LSSN 0915‑5961

Vol.33 No.2 (1999.9)
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
TEL 03‑5494‑2361
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Ⅰ．7 月例会報告「画像中の図形が持つ階層構造の記述」
講演： 本谷 秀堅 氏（東京大学工学部）
報告： 影広 達彦（日立中央研究所）《概要と感想》

字行領域を抽出するのは困難な課題である．詳

画像認識における現状は，ある特定分野（文細な手法はここでは割愛するが，本谷氏は文字字認識，工業検査，車のナンバー認識等）にお行領域抽出の過程を木構造で表現し，領域生成いて実用化されつつあるが，対象物を限定しなの安定した段階を記録しておき，この記録をフい汎用的な手法においては，まだ決定打はない．

ィードバック処理の有用な情報として用いてい本谷氏の研究は，画像中の特徴の階層構造に着る．ここで言う処理過程の安定した段階が，本目し，画像認識に有用な図形形状の記述を，対谷氏が本題で述べている画像中の特徴を階層化象物の先験的知識なしに行うものである．

して記述する概念と繋がっていたと思われる．

今回の本谷氏の講演では，３つの話題があり，次に本題である(2)の講演に入るが，ここでは(1) 地図データからの文字行領域の抽出

入力画像に対し，意味をもった形状を抽出する(2) ぼかしを使った階層的特徴抽出[2]には離散化された視野があるという主張であっ(3) 輪郭線からの階層的形状抽出[1]た．ここで言う視野とは，画像認識を行う際のであった．

対象物のスケールに対応するであろう．画像デ

まず(1)は，対象を地図画像データに限定したータ中に対象物体のスケールがミクロからマク実用に近い話であった．この話は本題への導入

ロまで連続して存在する訳ではなく，ある離散的な位置付けであったが，画像認識の実用的な的な視野においてのみ意味のある形状が抽出で応用としては興味深かった．地図画像データにきる．そして，この離散的な視野のサイズは，は，等高線や地図記号など，文字以外のパター対象物に対する先験的な知識からではなく，画ンが多数記載されており，この中から正確に文像データそのものから得る事が可能であると述べていた．その方法としては，入力された濃淡よる形状情報の獲得は難しい．この本谷氏の手画像をぼかしていく過程を時間軸にとり，画像法では，どの程度詳細な情報が必要かどうかをの変化が大きく変化する瞬間に意味のある形状意識せず形状情報の抽出が可能であり，パラメを示していており，この瞬間を決定するには画ータ設定に悩むことは無くなると思われる．た像データ中の主曲率を観測している．本谷氏のだし，実画像から物体のエッジ抽出から生成し手法では，ぼかしていく過程における画像の変た輪郭線には，多数のノイズ，撮影方向による化に着目しており，対象物のスケールに関する物体の歪み，光源のムラなどの外乱が大きく影知識は必要ない．これは，画像データからの汎響すると思われ，そのような入力における本手用的な特徴の記述が可能であることを意味する．

法の挙動に興味がある．

実験として文字を含んだ実画像からの文字領域

本谷氏の研究発表は，昨今のマルチメディア抽出を行っていたが，この場合でも文字のスケブームのような華やかさはないが，画像認識のールを意識せず処理を行うことが可能である．

根幹に関わる基盤技術として非常に興味深かっ

本研究は基礎的な位置付けであるため今後の課た．今後，コンピュータが提供する様々なメデ題となるであろうが，入力画像に対するロバス

ィアにおいて双方向性を求めていくと，画像認ト性や，本手法で記述された形状特徴の使い方識の底力を要求されるようになり，このようなの検討や提案を期待したい．

汎用的な認識基盤技術へ大きな期待がかかると次に(3)の講演に入ったが，これは本谷氏が述思われる．本谷氏は，まだまだ計算時間が莫大べるには現在進行中のテーマであった．物体のであると述べていたが，年々倍増するプロセッ

輪郭線を，荒い形状の部分と細かい形状の部分

サースピードはそれほど先ではない時期にリアに分け，それぞれに対し輪郭線を平滑化していルタイム処理を可能にするかもしれない．また，く．この輪郭線を平滑化していく過程を観測し，質疑応答でも出ていたが，本谷氏の述べている変動の大きい瞬間の輪郭線をプリミティブとい概念と人間の認知機構との関係を調べることにう部分的な形状として登録する．ここでも(2)より，より興味深い現象が説明できるかもしれと同様に対象物体に対する先験的知識を一切必ない．この人間の認知機構との対応付けは，も要としない．本手法により，物体の輪郭線からしかしたら画像認識における大きなブレイクス

大局的な形状と詳細な形状の情報を階層的に抽ルーを産むかもしれない．

出できれば，画像中における物体認識には非常《参考文献》に有用であると思われる．本谷氏もサンプルと[1] 本谷秀堅，出口光一郎,スケールスペーして「鍵」の輪郭線を示していたが，確かに対ス解析に基づく局所ぼけ変換を用いた輪郭象物が「鍵」の場合，大局的な形状情報から輪線図形のマルチスケール近似 ，情報処理学郭線が「鍵」であることを認識してから，詳細

会 論 文 誌 ,vol.35, No.9, pp.1722‑1731 ，な形状から何の「鍵」であるかを認識するニー

1994[2] 本谷秀堅，出口光一郎,ズがあると思われる．従来の物体認識の発想な濃淡画像の多重ら，「鍵」であることの物体認識アルゴリズムと，解像度解析に基づく図形に固有な形状およ

何の「鍵」であるかを判別するアルゴリズムはび大きさの抽出法 ，情報処理学会論文誌,分けて考えられることが多く，一貫した手法にvol.39,No.11, pp.3018‑3026，1998

2

「動画像からの 3 次元情報推定」
講演： 遠藤 利生 氏（富士通研究所）
報告： 木下 敬介 （ＡＴＲ人間情報通信研究所）

ある．

《概要と感想》
画像から，3 次元情報を抽出するというのは，最尤推定を含め，多くの推定問題では，デーコンピュータビジョンの基本的な，しかし，最タに含まれる誤差の 2 乗項までしか考慮しないも困難な問題の一つである．そこには，(1)画像が，先に挙げたような問題では，誤差が相対的間の対応点を求めなくてはならない，(2)容易にに大きいので，誤差の 4 乗項を無視することがは精度の高い 3 次元情報が得られない，といっできなくなる．しかし，別の見方をすると，4た問題が存在する．本講演は，これらを解決し乗項をうまく活用することで，分散をより小さた画期的な研究である．

くできる可能性がある．そこで，2 乗項と，4 乗画像から，3 次元情報を復元する方法は様々

項の重みづけを適応的に変化させることにより，あるが，広く知られているのは，動きからの 3不偏なことはもちろん，ほぼ，クラメル・ラオ次元情報復元(Structure from Motion)や，ステの下界を達成するような推定法が考案された．

レオ視である．カメラの前を，剛体の対象物体

この重みを計算するためには，対象物体の表面が運動した場合，画像上で，オプティカル・フがなめらかであるという拘束条件を利用する必ローと呼ばれるみかけの動きが生じる．本講演

要があるが，普通の対象物体なら満たしている，の最初のテーマは，「オプティカル・フローから，ごく一般的なものである．最尤推定法と，提案いかに精度良く 3 次元情報を獲得するか」であ手法とが，シミュレーション実験によって比較る．

され，提案手法の方が，分散が小さいことが明らかにされた．

画像から抽出した情報には，必ず誤差が含まれているが，そのような場合でも，3 次元情報コンピュータビジョンにおける，もう一つのを精度良く推定する方法が必要とされる．従来困難な問題は対応点探索である．複数の画像間は，最適な推定方法として，最尤推定法が用いで，一方の画像上の点が，他方のどの点に対応られてきた．それは，最尤推定法は，不偏であしているのかを決定しなくてはならない．これり，かつ，分散が最も小さくなると信じられては，ステレオ視による 3 次元復元方法の基本ときたからである．しかし，本講演では，コンピなるものである．本講演の次のテーマは「対応ュータビジョンのいくつかの問題では，最尤推点決定と 3 次元情報復元を，同時に推定する」

定法よりも分散が小さくなるような推定法があである．

ることが示唆された．たとえば，オプティカル・各画像に，ガウシアン・ラプラシアン・フィフローからの 3 次元形状推定などの問題では，ルタを施し，極大，あるいは，極小となる点を，使用する点の数が増えると，それと比例して変特徴点とする．各画像の特徴点のペアをランダ数の数が多くなり，また，オプティカル・フロムに選び（仮説），3 次元空間から画像への「投ーに含まれる誤差は，オプティカル・フロー自影」と，画像から 3 次元空間への「逆投影」が身と比較して，とても大きいので，統計的な推矛盾しないかどうかを調べる（検定）．矛盾のな定問題に素直に帰着させることができないのでい組合わせを見つけることで，カメラパラメー

3タと，3 次元形状が同時に推定されるのである．

した．今後，このような，アプリケーションもこうやって獲得した 3 次元形状と，対応点情視野にいれた研究がコンピュータビジョンの研報を組み合わせて，対象物体の任意視点からの究に必要になってくるであろう．しかし，行過映像を生成する方法が紹介された．3 次元形状

ぎると，アプリケーションに特化した汎用性のがそれほど正確でなくても，近傍の画像情報かない研究になってしまう．今回の講演は，理論ら補間することで，高品質の映像を生成できる．と応用のバランスが非常にうまくとれていたよ

対象物体をターンテーブルの上にのせて撮影しうに感じた．

た全周囲画像から，任意視点映像を生成するシ《参考文献》

ステムがノートパソコンで実演された．近年の[1] Toshio Endoh, Takashi Toriu, and Norio

計算機の発達は目覚ましいが，身近にある計算

Tagawa, "A Superior Estimatorto the機で，数十秒待つだけで処理が終了してしまう

Maximum

onのは驚きである．この技術は，インターネット

Motion Estimation from Noisy Optical

上での電子ショッピングのカタログ閲覧や電子

Flow", IEICE Transactions on Information

図書館などにも応用できるであろう．

andLikelihoodSystems,Estimator

Vol.E77‑D,

3‑D

No.11,pp.1240‑1246, 1994.

会場からは，前半の講演に対して，誤差の 4乗項を考慮しなくてはいけない場合と，そうで[2] Takashi Toriu, and Toshio Endoh, "Maximumない場合についての質問が出た．多くのコンピ

Likelihood Estimator for Structure andュータビジョンの問題では，残念ながら，4 乗

Motion from Multiple Perspective Views",項まで考慮しなくてはいけないようである．まProceedings of Second Asian Conference on

た，後半の 3 次元復元と映像生成のシステムでComputer Vision, Vol. 2 of 3, pp.707‑711,

は，対象物体の形状を，相対精度 0.1%で計算でSingapore, Dec., 1995.
[3] 鳥生きているそうである．また，カメラキャリブレ隆，遠藤利生， ランダムな仮説検証ーションは必要だが，それほど厳密にする必要に基づく多視点画像からの３次元復元 ，電はない．

子情報通信学会論文誌，Vol.J82‑DII, No.5,
pp.909‑918, May, 1999.

理論の導出から，画像処理，プログラミングまで，すべてを一人でこなしているのには敬服

4Ⅱ． 10 月例会予定

AVIRG 10 月例会は，《参考文献》

日時： 10 月 7 日（木）14 時〜17 時[1] 韓 太舜, 小林欣吾, "情報と符合化の数理

場所： 東京大学工学部 6 号館 2Ｆ61 号講義室", 岩波講座 応用数学, 岩波書店, 1994.

で開催いたします．

[2] 篠田浩一、渡辺隆夫、"情報量基準を用いたテーマは，『音声認識・言語処理』です．講演

音声認識単位の自動生成", 日本音響学会平

者およびタイトルは以下の 2 件を予定しており

成 8 年度秋季研究発表会, 2‑3‑11, 1996.

ます．奮ってご参加ください．

[3] 篠田浩一、渡辺隆夫、"情報量基準を用いた状態クラスタリングによる音響モデルの生成", 電子情報通信学会信学技報 SP96‑79,「MDL 基準を用いた音声認識単位の自動生成」

1996.

講演者： 篠田 浩一 氏
(NEC C&C メディア研究所)｢音声認識のための精密かつ頑健な音響モデル｣
現在、音声認識においては隠れマルコフモデ

講演者： 中村 篤 氏

ル(Hidden Markov Model; HMM)を用いた認識手(ATR 音声翻訳通信研究所第一研究室）

法が主流であり、そこでは、通常、triphone (前後の音素コンテキストを考慮した音素)が基本

音声認識において、音響モデルの性能向上は認識単位として用いられている。しかしながら、認識性能を大きく左右する重要な問題である。

一般の言語に出現可能な triphone の総数はた

音響モデルとしては、現在、ほとんどの音声認いへん多く、学習データの不足による認識性能

識システムにおいて、隠れマルコフモデル（HMM）の劣化を招く(data‑insufficiency problem)。

により音声スペクトルパターンの挙動を確率的この問題に対処するためには、モデルパラメーに表現する手法が用いられている。HMM によるタのクラスタリングがが有効であることが知ら音響モデルは、実際の音声データ（学習データ）れており、様々な方法が提案されている。しかに基づいて、モデルパラメータの推定（学習）しながら、従来、クラスタ数の最適化のためのを行なうことによって構築される。より正確な有効な手法はなく、専ら、多くの計算量を必要

音声認識のためには、精密なモデルが必要であとする発見法的な手法が用いられてきた。このり、そのため、モデルパラメータ数を増やして講演では、HMM の状態のクラスタリングにおいモデルの表現力を高める必要がある。しかしなて、情報量基準の一つである MDL 基準をクラスがら、パラメータ数に対して不十分な量の学習タ数の最適化に用いる方法を開発したので紹介

データで学習を行えば、学習データに特化しすする。従来手法と同等以上の認識性能を少ないぎた頑健性の低いモデルとなり、逆に認識性能計算量で実現している。の低下を招いてしまう。すなわち、音響モデル※ 視覚研究者の方にも音声認識の問題をご理解頂けの構築においては、その精密性と頑健性のバラるよう、背景説明にも十分時間を割く予定です。

ンスに留意してパラメータ構造、及びパラメー

5allophone modeling," Proc. of ICASSP 92,

タ数を決定する必要がある。

pp. 573‑576, March 1992.

ATR ではこの問題に対して、尤度最大基準に基づくパラメータ・クラスタリング・アルゴリ[4] Nagai et al., "ATREUS: A comparative

ズムを中心とした手法を提案してきた。本発表

study of continuous speech recognition
systems at ATR," Proc. of ICASSP 93, pp.

では、これらの手法について、これまでの経緯

139‑142, April 1993.

や近年の成果を交えながら紹介する。

[5] Ostendorf et. al., "HMM topology design《参考文献》

using maximum[1] Rabiner et. al., "Fundamentals of Speech
Recognition", Prentice‑Hall, Englewood,Language, 11, pp. 17‑41, 1997.

Cliffs, NJ, 1993.

[6][2] Sagayama, "Hidden Markov network forfortrees,"[7] Nakamura, "A restructuring of Gaussinan

Academic

mixture density functions

Publishers, 1996.

in speakerindependent acoustic models," Proc. of[3] Takami et. al., "A successive stateforpartitioning

1991.

Speech and Speaker Recognition: Advanced

algorithm"OptimalIEEE Trans. PAMI, 13(4), pp. 340‑354,

In C.Lee et al., editor, "Automaticsplitting

Chou,classification and regression

precise and robust acoustic modeling,"

Topics," pp. 159‑184, Kulwer

likelihood successivestate splitting," Computer Speech andICASSP 98, pp. 649‑652, May 1998.

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