マルチモーダル対話における頭部ジェスチャ認識
田中太喜 Ý

嶋田和孝 Þ

遠藤 勉 Þ

Ý 九州工業大学大学院情報工学研究科情報科学専攻
Þ 九州工業大学情報工学部知能情報工学科

概要
本論文では，固定したカメラで取り込んだ動画像から，頭部ジェスチャの認識を行うことを目指す．提案する手法は，まず，動画像中から色情報に基づかない手法により，顔・目・鼻・口の領域を抽出する．そして，一定フレーム間において，抽出した領域の位置・オプティカルフローなどの素性を基に，帰納推論システム「 」を用いて頭部ジェスチャを認識する決定木を生成し，頭部ジェスチャの認識を行う．実験の結果より，頭部ジェスチャ認識を高精度で行えることを確認した．また，  で生成した頭部ジェスチャの決定木が，人手で作成したシンプルな頭部ジェスチャの決定
木よりも有効であることを確認した．

             Ý 

ÝÞ    Þ                 Þ                 

    !    "        #   !   $ %  &     '                !    &    !  ()*     +                , '          -            +          .!                   '   ! -      はじめに頭部ジェスチャ認識を行う．本稿は，顔の構成要素領

近年，ロボットや，デパートなどのインフォメー
ションを行うシステムを構築する上での，マンマシ
ンインタフェース技術の重要性が高まってきている．
これらの技術においては，人間が自然な行動で意図した内容を，機械が認識できることが重要となっている．日常，人間同士のコミュニケーションは，音声域の特徴に基づいた頭部ジェスチャ認識手法について報告するものであり，まず，領域抽出手法に用いる関連研究の手法について述べ，それを用いた，頭部ジェ
スチャ認識のための領域抽出手法や，頭部ジェスチャ
認識のための素性の項目について述べる．そして，頭部ジェスチャ認識実験・結果について考察する．

関連研究

言語と身振り手振り，表情などの情報を組み合わせた
マルチモーダルなコミュニケーションを行っており，

ここでは，ジェスチャ認識を行うための顔領域の6  ら /71 が提案した「( * 特徴

一方のみでは，コミュニケーションが成立しにくい．

抽出になぜなら，音声発話には文法からの逸脱・省略や指示に基づいた特徴抽出」と，処理を高速化するために，語の頻繁な出現などという話し言葉特有の問題点が8  ら /91 が提案した「   」についてあり，ジェスチャには，それが身体の空間的・時間的述べる．

な連続動作であるため，動作のどの部分にどのよう  特徴な意味があるかを決定しにくいという問題点がある．

( * 特徴とは，画像における特徴量として，

よって，音声情報や映像情報といった複数のメディア

任意の画像矩形領域の濃淡に基づいた特徴である．各をモダリティとして用いることで，音声発話とジェス

画素の明度値をそのまま用いるのではなく，近接する

チャそれぞれが持つ問題点をうまく相互補完することができれば，人間と機械との自然なコミュニケーショ

2 つの矩形領域の明度差を求めることで得られる特徴
である :図 0;．

ンが可能となる．
ここで，我々はモダリティの一つとして，頭部ジェスチャに注目する．頭部ジェスチャは，単独で情報を図 0< 基本的な ( * 特徴のセット

伝達するだけではなく，音声情報を補完する重要な情報伝達手段であり，音声情報のみでは困難な，意図や心境なども汲み取ることができる．これまでに頭部ジェスチャ認識に関する様々な研究が行われている/01/21．これらの頭部ジェスチャ認識システムの多く0 で求めた ( * 特徴を組み合わせ，領域抽出モデルとなる ( * 特徴に拡張を行う :図2;．図 3 に目領域の ( * 特徴例を示す．
図は，あるジェスチャのモデル化を行うために，顔や目の位置や，動きなどの情報を素性として利用している/31．そのため，ジェスチャ認識を行う前処理として，
顔や目の特定領域の抽出が重要であり，ジェスチャ認識と同様に研究が行われている/1．これら領域の抽出に最も利用されている手法は，カラー画像の色情報に基づいて肌色領域を特定し，抽出する方法/1/41

図 2< 拡張した ( * 特徴

である．しかし，色情報は個人差があり，さらに照明の変化に影響を受け易く，ロバスト性に問題が生じてしまう．また，目領域を抽出する方法として，近赤外
線を利用して目の虹彩を抽出し，目領域の抽出を行う方法/51 があるが，専用の高価なカメラが必要となり，容易に使用することが難しい．
そこで，本研究では，顔の構成要素領域の濃淡画像
を矩形特徴化することで，色情報に基づかない領域抽出を行う．そして、抽出された顔や目領域の位置やオ
プティカルフローなどに基づき，一定フレーム間での図 3< ( * 特徴による目領域抽出例

 

( * 特徴を高速に計算し，リアルタイムな処理を行うためには，8  ら /91 が画像の中間表現として用いた「   」を利用する．

:  ; = :> >; とした場合，  の画素値は，元画像の，:  ; 座標位置を含む左上の全画素の総和である．   の計
画像左上がまず，キャプチャしたフレーム画像を，グレイス
ケール画像に変換して，任意の矩形サイズを膨張しながら画面上を走査し，顔，目，鼻，口の順に各構成要( * 特徴との合致数が，3 箇所以上の領( * 特徴

算は，走査線上の累積和などを用いることでワンパ

素のスで計算することができ，処理対象となる矩形領域の大きさに依存せず，一定の時間で( * 特徴

域を各領域として抽出する．ただし，による領域抽出では，複数の領域を抽出してしまうのを抽出することができ，リアルタイムに領域抽出をで，領域の位置の特徴に基づき処理を行う．例えば，行うことが可能となる．

「口領域は顔領域内の低い箇所に位置する」といった

 頭部ジェスチャ認識手法特徴である．また，処理の高速化のために，目・鼻・2 節で述べた手法を用いて，$ % カメラから取り込んだ動画像から連続して特定の領域を抽出し，領域の情報などを基に頭部ジェスチャ認識を行う手法について述べる．

  認識する頭部ジェスチャの種類
本研究では，頭部ジェスチャにおいて，「うなずき」:図 :;;，「首振り」:図 :-;;，「首傾げ」:図 : ;; の3 種類の認識を行う．それぞれのジェスチャ特徴に基口の順で領域を抽出する上で，例えば「目の上に鼻や口は位置しない」というヒューリスティックに基づ: :-; 図 : ; 図 :;; を行き，走査領域の絞込み 図う．また，同じ構成要素において，既に候補領域があり，新たに抽出した候補領域の中心が，他の候補領域: 4;．また，顔内にある場合，候補として除去する 図を抽出できなかった場合は，他の構成要素の領域の誤抽出を防ぐため，そのフレーム画像での目，鼻，口の領域抽出は行わない．

づき，決定木を生成し，頭部ジェスチャの認識を行う．

 「うなずき」

 顔走査範囲

 「首振り」

 目走査範囲

図 < 認識する頭部ジェスチャの種類
領域抽出処理顔の構成要素である，目・鼻・口は極端に形が変化

20 節で述べたすることはない．この特徴を利用し，( * 特徴を用いて顔・目・鼻・口の領域を抽出する．

 口走査範囲

図 < 各領域の走査範囲例

 「首かしげ」 鼻走査範囲

図 4< 重複除去例

抽出処理手順を以下に示す．

処理

 全画面中 :図 :;; から顔の ( * 特徴の合致数を調べ，顔領域を抽出する．顔の数を調べ，口領域を抽出する．ただし，処理(: : ;; を走査し，3 と同じ中心位置よりも低い顔領域 図

それぞれ合致数を調べ，領域抽出を行う．ただ鼻領域を抽出しなかった場合は，処理し，抽出する顔の向きは以下の順に優先順位が領域を走査する．また， 箇所以上の口領域をあり，ある向きにおいて顔領域を抽出した場合，抽出した場合，抽出領域の中心位置が低い領域

それ以降の向きの顔領域の抽出は行わない．また，複数の顔領域を抽出した場合，候補領域が2を口領域とする．

  頭部ジェスチャ認識に用いる素性抽出
頭部を上下に振る「うなずく」，左右に振る「首振最大の領域を顔領域とする．

り」という連続した動きである頭部ジェスチャを認識

0 正面
2 左側面3 右側面 3> 度傾いているするためには，時系列を考慮した素性を抽出することが有効である．そこで，今回は2> フレーム間において素性を抽出する．素性値として各領域の位置に: :-;;

顔領域を抽出した場合，顔領域内 図( * 特徴の合致数を調べ，目領域を抽出する．ただし，3 箇所以上の目領域から，目のを抽出した場合，抽出領域の中心位置が高い領加えて，各領域のオプティカルフローを抽出する．そして，頭部ジェスチャを認識する素性として用いることで，連続した動きの頭部ジェスチャを認識する．

   オプティカルフロー計算方法

フレーム間の領域の移動方向，大きさはフレーム域の上位

2 領域を目領域とする．また，2 箇所
目領域を抽出した場合には，条件式 0，2 に基づ間の処理時間に基づいて計算を行う．グレイスケール

き左右の目を判定する．ただし，正面の顔に対処理

0

して， 箇所しか抽出されない場合には，条件式

3 に基づいて，それが左右の目のいずれかであるか判定する．
 

 
   
 

 
   

画像に対して，以下の手順により処理を行う．
フレーム間差分画像を式 を用いて取得．
 









処理



＜   ＜   







 ， −    ， ， フレーム間差分画像
  ， 前フレーム画像   ， 現フレーム画像＞     ＝        ＞      ＝        ＜      右目
    左目    抽出した目領域
， は領域箇所， は横幅の中心位置   抽出した顔の横幅の中心位置  

 

 
   
 

 
   

＞    ， ＝












 

処理

3

において，鼻領域を抽出した場合は，鼻領域の* 特徴は，顔の向きにより以下の  種類あり，処理

 処理 3 の終了後，口の ( * 特徴の合致

処理

処理



処理


 



0 で求めた画像に対して，式  を用いてモーション履歴画像を取得．

 ， ＞  



処理







2 で求めた画像に対して，式 4 を用いて画素毎のオプティカルフロ−を取得

 ， ＝   ，  ，  ，   座標  ，  におけるオプティカルフロー  ， ，  ，    ，  の  軸， 

 処理 2 の終了後，鼻の ( * 特徴の合致数を調べ，鼻領域を抽出する．ただし，処理 ， ＝      ， モーション履歴画像   キャプチャ時間，  閾値2



軸方向における微分係数処理 32 節で求めた各領域内において，処理 3において，目領域を抽出した場合は，目領域ので求めた値のヒストグラムを生成し，最大とな

中心位置よりも低い顔領域 図るヒストグラム値の方向を，各領域におけるオ: : ;; を走査し，目領域を抽出しなかった場合は，処理 2 と同じ領域を走査する．また，2 箇所以上の鼻領域をプティカルフローの大きさとする．ただし，ヒ抽出した場合，抽出領域の中心位置が高い領域

ストグラムの最大値がを鼻領域とする．

なし」とする．

プティカルフローの方向  とし，最大値をオ> の場合， は「方向処理 で求めた  を式 5 を用いて 7 方
向に，もしくは式 7 を用いて  方向に変換する．
処理

表 0< 各フレームにおける素性 :7 を使用;

オプティカルフロ−の簡易化により，領域の移動方向を特徴化することができる．ただし，
が「方向なし」の場合は計算は行わない．

  度 度
  度度  ＝
  度  度  度度
  度度 ＝  度 度

  度   度 度   度   度   度 度   度   度   度 度
   度 度
   度



度

度
度

度
 度
 度
 度
度

素性値

顔の向き
素性， 項目
顔・目・鼻・口のオプティカルフローの方向
素性， 項目
顔・目・鼻・口のオプティカルフローの大きさ
素性
両目の位置のずれ
素性
顔の中心に対する両目の縦と横の位置
素性
顔の中心に対する口の横の位置素性

正面，左側面，
右側面，傾き，非抽出度， 度， 度，
度，
度，
度，
度，
度，方向なし







度

度

素性項目



オプティカルフロ−の方向

オプティカルフロ−の方向  変換前のオプティカルフローの方向

5 で求めた 7 方向と「方向なし」の合計 9 方向は図 5:; で示される方向になり，式 7 で求めた  方
向と「方向なし」の合計  方向は図 5:-; に示される



方向



方向

図 5< オプティカルフロ−

素性抽出項目32 節の処理後，330 節で述べた処理に基づき各領域のオプティカルフロ−を計算し，各フレームに

07 素性 :表 0 は
7 の場合，表 2 は  の場合;，計 34> 素
性と，2> フレーム間における 24 素性 :表 3;，合計374 素性を抽出する．ここで表 0 の素性は，オプティ
カルフロ−の方向が図 5:; の値となり，表 2 の素性は，オプティカルフロ−の方向が図 5:-; の値となる．
また，ジェスチャ認識に用いる素性は，「表 0，表 3」の組み合わせ，もしくは「表 2，表 3」とする．

自然数，非抽出








整数，非抽出

整数，非抽出

抽出した領域の種類
素性， 項目傾きあり，傾きなし，
片目のみ，非抽出

顔・両目・鼻・口，
顔・両目・鼻，顔・両目・口，顔・両目，
顔・片目・鼻・口，
顔・片目・鼻，顔・片目・口，顔・鼻・口，
顔・鼻，
顔・口，
顔，
非抽出



式

方向になる．

    方向のいずれかに変換した

  方向のいずれかに変換した








表 2< 各フレームにおける素性 : を使用;
素性項目

素性値

顔の向き
素性， 項目
顔・目・鼻・口のオプティカルフローの方向
素性， 項目
顔・目・鼻・口のオプティカルフローの大きさ
素性
両目の位置のずれ
素性
顔の中心に対する両目の縦と横の位置
素性
顔の中心に対する口の横の位置素性

正面，左側面，
右側面，傾き，非抽出
度， 度，
度，
度，
方向なし











自然数，非抽出











整数，非抽出

整数，非抽出

おける素性として，各フレーム毎に抽出した領域の種類
素性， 項目









傾きあり，傾きなし，
片目のみ，非抽出

顔・両目・鼻・口，
顔・両目・鼻，顔・両目・口，顔・両目，
顔・片目・鼻・口，
顔・片目・鼻，顔・片目・口，顔・鼻・口，
顔・鼻，
顔・口，
顔，
非抽出



表 3< 2> フレーム間での素性



素性項目

項目値

顔の向き 正面，左側面，右側面，傾き，非抽出 の抽出合計値
素性
顔・目・鼻・口の オプティカルフロー各方向度，度，度，度，方向なし の抽出合計値
素性
横位置に対する，口と顔の中心のずれの合計値
素性























自然数

実験結果

オプティカルフロ−が  方向の素性結果を表 に，9 方向の素性結果を表  に示す．
表 <  方向の素性 :単位<@;

テストデータ » 認識結果

自然数

自然数






両目を抽出し，
傾きあり  中心の高さの差が 
ピクセル以上  両目を抽出し，
条件 両目の位置のずれ＝  傾きなし  中心の高さの差が ピクセル以内片目のみ抽出 片目のみ非抽出 目を抽出しなかった  頭部ジェスチャの決定木生成

一定のフレーム間における抽出した素性を基に，6 ? /0>1 らが開発した，帰納推論システム「 」を用い，頭部ジェスチャの決定
木を生成する．

 頭部ジェスチャ認識実験

この節では，3 節で述べた手法を用いて，頭部
ジェスチャ認識実験を行い，その結果と考察を述べる．

  実験方法















表 < 9 方向の素性 :単位<@;

テストデータ » 認識結果

素性「顔の向き」は，顔領域を抽出した (* 特徴の種類 :32 節の処理 0 の正面，左側面，右側面，傾き; に対応している．また，素性「両目の位置のずれ」の値は，以下の条件に基づき
決定する．



うなずき 首振り 首かしげ ジェスチャなし

うなずき
首振り
首かしげ
ジェスチャなし

うなずき 首振り 首かしげ ジェスチャなし






うなずき
首振り
首かしげ
ジェスチャなし















表 4< 方向別の平均認識率 :単位<@; 方向 9 方向

772

77

表 4 から分かるように，オプティカルフロ−の方向数の違いで精度の変化は生じなかった．その理由として，今回の頭部ジェスチャが，頭部を上下，もしくは左右に移動させるものに限定していたためだと考えられる．また，誤認識の多くが「ジェスチャなし」と認識されてしまうが，
これは，曖昧なジェスチャや，顔や目などの領域を抽出できない場合，「ジェスチャなし」に認識されてしまうためだと考えられる．また，「うなずき」の認識率が低いが，これは，「うなずき」のジェスチャの際，32 節の処理 0 において，「正面の顔」で顔領域を抽出できなかった場合に，「傾いた顔」で，顔領域を抽出してしまうと，「うなずき」のパターンのノイズとなり，認識精度に影響を及ぼしたと考えられる．図 7 に例を示す．

30 節で述べた頭部ジェスチャ「うなずき」・「首振り」
・「首かしげ」に加えて，3 つの頭部ジェス

チャ以外のジェスチャを「ジェスチャなし」とし，各ジェスチャの動画像を事前に 4>> 動画像保存しておき，学習データとして，各ジェスチャ>>
動画像，合計 2>>> 動画像を  を用いて決定木を生成し，テストデータとして，各ジェスチャ
0>> 動画像，合計 >> 動画像を作成した決定木によりジェスチャ認識を行った．素性として，オプ
ティカルフロ−が  方向のもの :表 2;，9 方向のもの :表 0; を比較した．

 キャプチャ画像

 誤抽出画像

図 7< 誤抽出例

そこで，追加実験として，領域抽出条件と素性の再検討を行い，再び頭部ジェスチャ認識を行う．

  追加実験

0 節と同様の学習データ，テストデータを用いて実験を行い，頭部ジェスチャ認識を行った．

2 節での結果を参考にして，領域抽出・素性を変更する．変更点は次の通りである．
¯

32 節の処理 0 に対して「傾いた顔」の (* 特徴 :処理 0．:;; を使用しない¯ 決定木生成の際に「傾いた顔」に関する素性を削除
また，顔や目，鼻，口の領域抽出条件が，認識精度に影響を及ぼすのかを調べるために，32 節の各領域抽出処理の領域抽出条件である「(* 特徴の合致数」を 3 箇所以上の場合と 0 箇所
以上の場合でそれぞれ抽出を行い，それに基づいて，素性値を求め決定木を作成し，認識精度を比較する．ただし，2 節より，オプティカル
フローが 9 方向の方が高精度だったため，実験の簡易化のために，オプティカルフロ−が 9 方向の場合のみを検証した．

   実験結果

領域抽出の合致条件が 0 以上，3 以上の認識結果を，それぞれ表 5，表 7 に示す．

表 5< 「傾き顔」素性なし，合致条件 0 以上 :単位<@;
テストデータ » 認識結果
うなずき
首振り
首かしげ
ジェスチャなし

うなずき 首振り 首かしげ ジェスチャなし
















表 7< 「傾き顔」素性なし，合致条件 3 以上 :単位<@;
テストデータ » 認識結果
うなずき
首振り
首かしげ
ジェスチャなし

うなずき 首振り 首かしげ ジェスチャなし




















表 9< 合致条件別の平均認識率 :単位<@;
傾き顔削除
箇所以上



 箇所以上

傾き顔利用

 箇所以上

表 9 から，追加実験の方が認識精度が高いことが分かる．さらに，表  と表 7 を比べると，追加実験の方が，「首かしげ」の認識精度が高い．これらのことから，32 節の処理 0 で，本来「首かしげ」の認識に有効であると考えた「傾き顔」を用いることが，全体としてジェスチャ特徴のノイズを生み出す結果となってしまい，有効な素性として利用することができないことが分かった．

また，表 5 と表 7 や，表 9 のそれぞれを比較す
ると，合致条件が 3 箇所以上の場合の方が認識精度が高い．この要因として，合致条件が 3 箇所以上の場合，( * 特徴領域が明確に存在する場合のみ領域抽出を行う．これにより，背景を顔などの領域として誤抽出することを防ぐことができる ．その結果，信頼性の低い顔・目・鼻・口それぞれの領域は，「非抽出」となり，領域抽出が難しいような場合に，一環した結果を得ることができるため，結果として，決定木を作成する素性値のノイズが減少する．そのため，ロバストなジェスチャ認識を行うことができると考えられる．
今回の実験では，オフラインな動画像を利用し，実験を行った．このため，フレームを省くことなく処理を行うことができた．しかし，提案手法をリアルタイム処理に適応すると，計算機のスペックによっては，ジェスチャ認識処理のための処理時間がかかりすぎ，オプティカルフローなどを計算する場合にフレーム飛ばしが原因で正しい値が抽出されない可能性がある．リアル
タイム処理を実現するためには，ジェスチャ認
識処理の計算コスト削減を行う必要がある．例
えば，現在は常に 2> フレーム間の素性値を利用しているが，利用フレーム数の削減や，有効な素性を用いることでの素性などの再検討を行う
ことで，処理軽減を行うことができる思われる．
そして，リアルタイム処理を実現し，発話とジェスチャが相互作用し，機械とのスムーズなコミュ
ニケーションへの利用を行っていく．

  シンプルなルールとの比較

補足実験として，人手による極めてシンプルな認識モデルを作成し，頭部ジェスチャの認識を行う．まず，頭部ジェスチャの判別には見た目の動きを基に，表 0> の素性を利用し，人間の判断で以下の認識条件を作成した．


すなわち，合致条件が厳しければ，図   のような誤抽出が生じにくい．

表 0>< シンプルなジェスチャに用いる素性
項目素性 フレーム間の顔の向き
正面，左側面，右側面，非抽出※「傾き」を削除 の抽出合計値
 素性
 フレーム間の顔のオプティカルフロー各方向
 度， 度， ， 度，方向なし の抽出合計値
 素性
 フレーム間の横位置に対する
口と顔の中心のずれの合計値
 素性

項目値

自然数

自然数

自然数

うなずき条件
正面の顔の向きの合計値

 度方向の合計値，  度方向の合計   度方向の合計値，  度の方向の合計



首振り条件
 度方向の合計値，  度方向の合計  度方向の合計値，  度の方向の合計  
首かしげ条件
横位置に対する，口と顔の中心のずれの合計



そして，0 節と同様のテストデータを用い，頭部ジェスチャ認識実験を行った．ただし，特徴の合致数を 0 箇所以上と 3 箇所以上の場合に分け，実験の簡易化のために，オプティカルフロ−は 9方向のみで検証した．
実験結果



領域抽出の合致条件が 0 以上の認識結果を表00 に示し，領域抽出の合致条件が 3 以上の認識結果を表 02 に示す．
表 00< 合致条件 0 以上で領域抽出 :単位<@;
テストデータ » 認識結果
うなずき
首振り
首かしげ
ジェスチャなし

うなずき 首振り 首かしげ ジェスチャなし




















表 02< 合致条件 3 以上で領域抽出 :単位<@;
テストデータ » 認識結果
うなずき
首振り
首かしげ
ジェスチャなし

うなずき 首振り 首かしげ ジェスチャなし




















表 03< 合致条件別の平均認識率 :単位<@;½ 箇所以上  箇所以上

実験結果から，合致条件が 3 箇所の方では，シンプルな素性の場合では認識率は大きく低下してしまったことが分かる．この原因として，顔領域などの抽出に厳しい制約を用いると，決定木生成の際に必要な素性が十分に得られないことが挙げられる．その結果，「ジェスチャなし」に認識する頻度が高くなってしまい，認識率が低下しまうと考えられる．また，合致条件が緩やかな場合であっても，  を用いた決定木による頭部ジェスチャ認識の精度には及ばなかった．
この結果から，明示的な特徴だけでは頭部ジェス
チャ認識を行うことは困難であり，  を用いて生成した決定木が，単純な素性によるジェス
チャ認識よりも有効であることが確認できた．

 おわりに本稿では，固定したカメラから取り込んだ動画像から，色情報を使用せずに頭部ジェスチャを認識する手法を提案した．今後は，リアルタイ
ム処理の実現を目指す．
参考文献

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