統計的パターン認識とその画像認識への応用

keywords.jpgパターン認識,画像認識,機械学習 

栗田 多喜夫 

TAKIO KURITA

division.jpg工学研究院 情報部門

position.jpg教授

研究概要

研究の背景

インターネットやスマートフォン等の情報基盤技術が急速に整備され、情報技術の応用分野が複雑化・多様化しています。しかし、認識、学習、状況に応じた判断、注意等の人間には簡単にできる機能が、現在のコンピュータではまだ完全には実現できていません。そのため非常に制限された状況でしか自動化できていない応用がまだまだ多く残っています。

研究内容

最近デジタルカメラに顔認識機能が組み込まれるようになりましたが、汎用の視覚システムが様々な機器に組み込まれて使われるようにはなっていません。汎用の画像認識が実現出来れば、自動運転してくれる車の実現も夢では無いかもしれません。そのために、統計的パターン認識、あるいは、機械学習をベースにその画像認識への応用を通して、人間のように汎用性の高い人工の視覚を実現することを目指した研究を行っています。具体的には、車載カメラで撮影した画像の認識、来場者デモグラフィック調査等への応用のための画像認識手法を開発しています。

成果

画像認識技術の応用のひとつとして、共同研究を通して、来場者の人数と属性の時間帯ごとの統計量を自動的に算出するシステムを開発しました。そのシステムでは、カメラ映像から、上半身検出による人数カウントと、顔認識による性別と年齢推定を行っています。高速化の工夫により、ほぼ実時間での歩行者の検出とその属性情報を取得することが可能となっています。現在、実際のショッピングモールへの試験設置を始め、実環境での実証実験を進めています。

実用化に向けて(想定業界・用途、課題、企業への期待など)

経済危機以降、大量生産の時代は終わり、物よりも心の豊かさを求めるようになった現在において、人々のニーズを把握することが難しくなり、市場調査のニーズが増しています。これまでの人手による調査が自動化できれば、あらゆるフィールドでの市場調査に応用できると考えています。

本研究の特徴・優位性

高速化の工夫により、歩行者の検出による人数カウントと顔認識による性別と年齢推定をほぼ実時間で実現しています。また、同様の手法を道路に設置したカメラ映像からの交通流量の計測等にも応用しています。

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Keiji Shimada, Yoshihiro Noguchi, Tetsu Matsukawa and Takio Kurita, `` Appearance-Based Smile Intensity Estimation by Cascaded Support Vector Machines,'' Proc. of The 2nd International Workshop on Video Event Categorization, Tagging and Retrieval, November 8-12, 2010, Queenstown, New Zealand.

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