LSSN 0915‑5961

Vol.33 No.6 (2000.4)
発

行：視聴覚情報研究会(AVIRG)

代表幹事：伊 藤 崇

之〒157‑8510 世田谷区砧 1‑10‑11
日本放送協会放送技術研究所
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FAX 03‑5494‑2371

Ⅰ．３月例会報告「マンマシンインタフェース構築に向けた顔画像認識」
講演： 福井 和広 氏（（株）東芝研究開発センター マルチメディアラボラトリー）
報告： Simon CLIPPINGDALE (NHK)《概要と感想》
顔画像認識の研究は近年，計算機技術の進展

か入力しないパスワードより安全でユーザにとって使いやすい．に伴って盛んになってきたが，日常生活へ応用

従来の顔画像認識システムは，入力画像中のされるようになるまでには多くの問題を解決す

顔のありそうな領域を，予め用意しておいた参る必要がある．福井氏は顔画像認識研究の前提

照画像辞書と比較する．最大類似度が閾値を超と歴史の概要を述べられた後，問題を解決しよえた場合，それを与えた辞書画像の被写体人物うとするアプローチの一つを説明された．

が認識されたと判断する．しかし顔の向き，表顔画像認識の応用としてはセキュリティへの情，照明条件，背景などの変化により，同一人利用が挙げられる．顔認識処理によってユーザ物でも顔画像同士が全く違うことがある．画素

アイデンティティを確認できれば，ユーザに接レベルで比較すれば人物Aの顔画像A1と，同一人触することなく，高いセキュリティレベルを実物の違う顔画像A2より，異なる人物Bの顔画像B1現できる．ユーザは比較的自由に動くことがでとの類似度が高いことが多い．ここで1と2は，き，繰り返し行ってもユーザの負担にならない．

例えば顔の向きまたは照明条件の同異を意味す

応用例として，将来のペットロボットのようなる．時間に伴い，入力対象人物が頭を回転した家庭で使われるロボットが接触せずに主人を識り表情を出したりすると最大類似度が不安定に別できたり，入場管理でIDカードより安全な認なってしまい，誤認識も出てくることがある．

証が行なえる．また，コンピュータのスクリー福井氏が紹介されたシステムはこの不安定性を

ンロック解除におけるユーザ確認の場合，連続克服しようとする．

的にユーザを確認できる技術があれば，一回し類似度の計算法はいくつかある．昔は，瞳など顔特徴の位置だけを比較したが，条件（顔のる，すなわち各部分空間を「制約部分空間」に向きなど）を制約しても識別可能な人数は1000射影する．これにより，20人分の辞書に対して人オーダーに制限されてしまう．最近のシステの認識パフォーマンスは 92% から 99.6%まで

ムのほとんどは画像の濃淡情報も利用する．

著しく改善された．

1991年から有名になった eigenface （固有顔）

講演の後半では，氏の顔画像認識処理の概要法では，参照画像のサイズを正規化して全画素について説明された．詳細は参考文献に示されの濃淡値をN次元ベクトルとする．全ての参照画ているが，福井氏の手法においても，元の固有像からM＜N次元の部分空間（いわゆる顔部分空顔法と同様に，認識の処理を行う前に，入力画間）を主成分分析という統計的手法により生成

像中の顔のありそうな領域を検出し，拡大，回する．入力画像から顔のありそうな領域を正規転，平行移動により空間的に正規化し，ヒスト化して顔部分空間との直交距離または角度を類グラムイコライゼーションなどにより濃淡ドメ似度とし，顔部分空間への射影先の位置によりインに正規化するプリプロセスを行う必要があ人物を認識する．

る．

福井氏が紹介されたシステムは固有顔法に基多重のスケールにおいて，ウインドウで入力づいているが，上述の不安定性を克服するため，画像をスキャンし，「顔」と「顔でない」という入力フレーム一枚ではなく複数のフレームから二つの検出用部分空間に射影することにより顔なる部分空間を利用する．それに加え，一つののありそうな領域を指摘し，後の検出と正規化

顔部分空間の代わりに，辞書に登録してある人の処理をその領域中で行う．検出処理として，物毎に，複数の参照画像からその人物の参照部「分離度フィルター」というアルゴリズムを実分空間を生成する．入力部分空間とそれぞれの行する．このフィルターは，狭い範囲の濃淡値

参照部分空間との正準角を類似度とし，固有値の分布が二重の環形にどの程度近いのかを測る問題の解として求める．各参照部分空間はそのもので，瞳と鼻孔に対して大きく反応する．瞳

対象人物が頭を動かしたり話したりしながら撮と鼻孔の候補を再度部分空間で調べた後，その影された180フレームから生成され，入力部分空位置を使用して顔のありそうな領域を正規化す

間は連続で撮影された30フレーム（1秒間）からる．この検出プロセスは単純なフィルター特徴生成される．類似度計算には，それぞれの部分を使用するのにもかかわらず，意外にうまく行空間の固有値の大きな6次元だけが使用される．

くということは，おそらく顔と顔でない部分空このようにして求めた類似度を入力フレーム一間の効果を示すのであろう．

枚だけを使った場合と比較すると，安定した類顔画像認識の研究者として，非常に興味深く似度を得ることができると同時に，識別能力も聴講させていただいた．福井氏の研究ではまだ向上するという．

限定された人数の顔を対象とした実験をされてさらに頑健性を増やすため，個人変化と照明いるが，さらに多くの人物を扱った場合に，処変動の入力画像への影響を統計的に学習し，な理のパフォーマンスがどのようになるかは今後るべく除去しようとされている．その方法は例の課題であろう．

えば，同一人物の異なる表情を示す画像の差分，福井氏は講演の最後に，エンターテインメン

または異なる照明条件を示す画像の差分より，トとして，顔認識処理を使って入力人物の髪の差分空間を構築する．この差分空間に平行な成毛や耳などをリアルタイムでアニメのものに置分を入力部分空間と各参照部分空間から除去す

換えたビデオも見せてくださった．これは遊び

2

International Conference on Automatic Face and的な応用の一つである．また，実際に東芝のノーGesture Recognition, pp.318‑323,April 1998.

トブックコンピュータにもこの顔認識処理が搭[2] 福井 和広，山口 修，鈴木 薫，前田 賢一, 制載されているそうである．

約相互部分空間法を用いた環境変化にロバスト

これらの話を聞いていると，顔画像認識が日な顔画像認識 ‑ 照明変動を抑える制約部分空間

常生活に応用されるのは時間の問題だという印の学習 –象が残った．そして，それはおそらく遠い将来, 電子情報通信学会論文誌 (D‑II),

vol.J82‑D‑II, no.4,pp.613‑620,April 1999.

ではないであろう．

[3] 福井 和広，山口 修， 形状抽出とパターン照合《参考文献》の組合せによる顔特徴点抽出 ， 電子情報通信学[1] O.Yamaguchi, K.Fukui, K.Maeda, "Face

会論文誌 (D‑II), vol.J80‑D‑II,no.8,pp.2170‑

Recognition using Temporal Image

2177,August 1997.

Sequence",Proceedings of the third「人間の聴覚的空間知覚特性」
講演： 大倉 典子 氏（芝浦工業大学工学部）
報告： 遠藤 徳和（トヨタ自動車東富士研究所）
習で模擬することにより説明出来ることを報告《概要と感想》

された．

報告者は人間の聴覚特性について，特に後天的に修得する空間把握特性は視覚特性と関連が実験し易い視覚特性の研究結果と対比して聴強いとの思いから長年にわたって研究されてい覚特性を予想され，聴覚ゆえの実験設備の困難る．

さを最新のバーチャル技術を応用して解決され，今回の報告では，まず今までの研究のまとめ実験結果が聴覚と視覚で同様の傾向であることをわかりやすく紹介されたのち，空間把握特性を示され，さらにその解析までニューラルネッの測定において，知覚された音像の位置が空間トワークモデルにより説明されたのは，素人のに固定されたスピーカーの視覚情報に誘導され聴講者の私にとって非常にわかりやすく新鮮でてしまうこと，任意の位置に設定できる仮想イ興味のある内容でした．

メージと仮想音源の組み合わせを使うことによ

何分専門的知識もなく初めての聴講で報告のってこの問題を解決できることを示された．こ栄を賜りましたので，間違った理解を多々してれにより視覚ホロプタと同様聴覚ホロプタの存いると思いますが，以下に発表の概要をまとめ在を明らかにされ，その特徴の視覚と違いも指ます．
発表はプログラム通り摘された．

1. 聴空間におけるホロプタの距離依存性

報告の主題は，視覚での平行アレー・等距離アレーと同様の特性が聴覚でも認められること

2. 仮想環境を利用した距離に関する音源定位を同様の仮想音源を用いた心理物理実験で確認

3. 聴空間におけるアレイの距離依存性

され，これをニューラルネットワークによる学

4. 聴空間におけるホロプタやアレイを説明す3

離アレーといわれる特性のあることが知られてる数学モデル
5. 聴覚情報を利用した人工現実感システム

いる．これは，正中面から左右等距離な点を結の順で話された．

ぶ２本の直線は手前が狭くなり遠ざかる程開いていき（等距離アレー），正中面に平行な直線を

１．聴空間におけるホロプタの距離依存性

２本奥行き方向に書かせる（平行アレー）と等

視覚では，目の前で奥行き方向（正中面）に距離アレー以上に手前の狭いものになる．

垂直な平行線を何本か書かせると1m強の位置でこの特性を聴覚で確認するために，スピーカまっすぐな横線となるが，これより手前で凸にを奥行き方向にたくさん配置しても手前のス湾曲・遠くでは凹に湾曲な線となってしまう．

ピーカが奥のスピーカの音波を妨害してしまい，これをホルムヘルツのホロプタと称して一般的正常な実験が出来ないことが仮想音源を作るきに知られている．

っかけとなった．

聴覚でも同様な現象となることを大倉氏は心距離に関しては音量（強度）の変化で，方向理物理実験によって確認された．但し，聴覚でに関しては左右の音量差と位相（時間）差でシのまっすぐな線となる位置は1.5〜2.5mの間にミュレートし，ヘッドフォンで提示する．都合，あり多少遠方になる事も明らかにされた．

真正面単一音では左右差がないのでモノラル音

実験は全てスピーカを用い，真正面奥行き方となる．音の提示と同期して，スピーカの仮想向で左右に置かれたスピーカと同じ距離の3つ画像をシースルー型ヘッドマウントディスプ

目のスピーカ位置を答えるというもので，恒常レー(HMD)を使って表示し，現実空間に重畳する法による．音はランダムノイズと音声で検討さ事で視覚・聴覚の現実感を向上している．確認れたが，最終的には先入観の入らないランダムとして，真正面直線上での距離知覚実験を行い，ノイズのみにした．

1〜5mの実空間で行った過去の実験結果と同じホロプタを説明するため，視覚に対して前田傾向が得られた．仮想音源により10ｍ以上遠く

氏は両眼視差・輻輳角が視空間を学習する際ににも仮想スピーカを置くことが出来るようにな空間制限のあることに着目されてモデルを作成った．

され現実をシミュレートされている．大倉氏は

議論は，ヘッドフォンも各種特性があり選定

聴覚に対しても両眼視差・輻輳角の代わりに音に注意が必要，スピーカ位置による頭部伝達関の強さと時間差をパラメータとしてシミュレー数（HRTF）の違いを考慮していないが大丈夫か，トし，現実の特性を説明できることを報告されやはり仮想音源は現実を十分シミュレート出来た．

ないのでは（でも実実験は大きな無響室が必要

議論として，近い距離ではスピーカの指向性／スピーカの干渉は?）等の意見が出てかなり盛が問題となり左右見開き角のあるスピーカと真り上がった討論となりました．また，聴覚実験正面にあるスピーカを等距離に知覚出来るのかは常に基準位置の音と比較したものであるが絶（知覚しても音質の違いが問題になるので対的な距離感を計測する必要は無いのか，とのは？）との意見が出され，仮想音源でこれらの意見に対し1対比較が一般的だとの事で，工学的要因をうち消した実験の必要性を感じる伏線と見地からは多少物足りない感じを受けました．

なっていた．

３．聴空間におけるアレイの距離依存性

２．仮想環境を利用した距離に関する音源定位

上記仮想音源を用いて，漸く聴覚の平行ア

視覚ではホロプタの他に，平行アレー・等距

4レー・等距離アレーの実験が行えるようになっ５．聴覚情報を利用した人工現実感システム

た．4 2 ｍ先の基準左右2対のスピーカに対し，実際の音像定位アプリケーションとして，電手前の平行または等距離の2対のスピーカを答子総合研究所やNTT研究所のVR（バーチャルリアえることで平行または等距離アレーを調べた結リティー）研究の例の紹介があったが，これも果，両アレーとも直線にならず平行アレーの方時間の都合で詳細は省略された．それぞれホーがより手前で狭くなるとの視覚と同様の傾向がムページで紹介されているので参照されたい．

明らかになった．

全体の感想として，非常に活発で自由な議論議論として，アレーやホロプタが視覚と聴覚がなされ，参加者の熱気が講義室全体に溢れてで一致するのは学習段階で聴覚空間が視空間といた．初めての私も素人の的外れな質問をたく必ず関係しており視空間の影響が強く出るためさんしてしまいましたが，大倉教授や参加者のに傾向が一致するのではないか，との意見と聴皆さんの分かりやすい応答とそれに続いて専門

覚空間だけでも学習出来視空間の影響を排除で的な議論に発展する場面もあり，あっという間きるとの意見があり，聴覚しかできない後方でに予定時間がすぎてしまいました．の音像定位実験をしてみては（一般に難しくて報告のより詳しい研究内容を知るためには以手をつける人が少ないそうですが）との突飛な下の参考文献を参照ください．

意見で盛り上がりました．

《参考文献》

４．聴空間におけるホロプタやアレイを説明す[1] 大倉典子，舘日章， 距離に関する音源定位と聴空る数学モデル

間におけるホロプタ ，計測自動制御学会論文集，

上記３までで発表途中の活発な議論によって

30‑11，1287/1292 (1994)

残り時間が少なくなり，空間知覚の数学モデル[2] 大倉典子，前田太郎，舘日章， 聴覚ホロプタを説

シミュレーションに関しては奔った発表となっ明する空間位置知覚モデル ，計測自動制御学会てしまったが，聴覚ホロプタの解析と同様のス

論文集，34‑10，1472/1477 (1998)

カラ加算モデルを用いて説明出来ることが報告[3] 大倉典子，柳田康幸，前田太郎，舘日章， 仮想環された．具体的には，平行・等距離アレーとも境における聴覚アレイの測定とその数学モデル ，正中面平行直線とならないこと，平行アレーが電子情報通信学会論文誌，D‑II‑10，2438‑2446

等距離アレーより正中面側に振れることが種々(1998)のシミュレーションで実実験と同傾向となった．

5Ⅱ．特別講演・平成１２年度通常総会のご案内

5月25日(木) 15時より特別講演を，17時より平な高速画像処理チップの応用例として，ロボット成12年度通常総会を，東京大学工学部6号館 2F 63制御，特にビジュアルフィードバック，ヒューマ号講義室で開催致します．議題は次の通りです．

ンインターフェイス，バーチャルリアリティ等への応用等を述べる．特に，ビジョンも含めて1ms

１．平成11年度事業報告のフィードバックレートを有する感覚運動統合

２．平成11年度収支決算報告システムについて，統合原理，システムアーキテ

３．AVIRG会報等の電子化について

クチャ，具体的な動作として高速把握行動の実現

４．平成12年度事業計画(案)およびについて述べる．これらにより，画像処理並びに応用分野が根底から変わることをビデオによる収支予算(案)

実例を交えて述べる．

５．その他《参考文献》

なお，特別講演としては以下を予定しておりま

1) 石川正俊， 並列処理を用いた知能化センシング

すので，奮ってご参加ください．

,計測と制御, Vol.36, No.9, pp.648‑654 (1997)
2) 石川正俊， 超並列・超高速視覚情報処理システム「1ms超並列ビジョンチップとその応用」−汎用ビジョンチップと階層型光電子ビジョンシス

講演者： 石川 正俊 氏（東京大学）

テム− , 応用物理, Vol.67, No.1, pp.33‑38 (1998)
3) 石川正俊， センサ情報処理技術で変わるロボット

ビデオレートの限界を破る1msのサイクルタイの世界 , システム／制御／情報, Vol. 42, No.4,

ムを有する画像処理を実現する超並列・超高速ビ

pp.210 ‑216 (1998)

ジョンチップについて，そのアーキテクチャ並び

4) 石川研ホームページ，にVLSI技術を用いた実装に付いて述べ，具体的な

http://www.k2.t.u‑tokyo.ac.jp/

ビジョンチップの開発例を示す．また，このよう〜会員登録情報の変更のお願い〜
AVIRG会員の御所属，会報送付先など登録情報に変更がありましたら，お手数ですが以下のいずれかにご連絡ください．
◎ (財)日本学会事務センター 会員業務係◎ 電子メール：

avirg‑member@vision.STRL.nhk.or.jp(AVIRG幹事宛)(注) 会員の確認のために，御氏名とともに，必ず会員番号を明記して下さい．
会員番号および学会事務センターの連絡先は会報郵送時の封筒に印刷されています．

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