1.はじめに
バーチャルリアリティ(VR : Virtual Reality)を電力薬務へ導入すると，安全に各種の保守訓練が行えると期待され，VR技術の活用方法が模索されている.しかし，全てをコンピュータ・グラフィックス（CG : Computer Graphics）で作成するVRは, 設備の操作感覚や現場の歐場感に欠けるため，電力会社に限ると未だ広報業務の利用に留まっている.そこで，我々はVR技術普及の障害の１つである操作感覚火如を実設備の一部にCGを合成することで補い，保守や訓練業務の効率化に向けてVRの活用を検討している[1, 2].この研究の中で,カメラで級影した設備を認識しCGの合成位置を特定する画像処理が必要となった、しかし，従来のVRシステムのように認識設備ごとに特殊な認識プログラムを作成したり，物理的なセンサや特殊マーカを準備したりすると，事前準備に費用と手間がかかってしまう.そこで,機械学習を利用し，事例を学習させるだけで認識対象を簡単に追加・更新できる方式を検討した、その中で,機械学習の一方式であるサポートベクターマシン(SVM : Support Vector Machine)を利用したので,その概略を紹介する.
2.
SVMによる多クラス分類
SVMは2クラス分類問題用の学習方式であるため,複数の対象を分類するにはSVMを組合せて利用する必要がある．そのような組合せ方式として，図１に示す方式が提案されている[3～5].図1は4クラス(A, B, C, D) の分類方式を示し，本論では図1-a, b, cの各方式を図の書き方から便宜上,一対他方式（One vs. All others),ボトムアップ方式,トップダウン方式と呼ぶことにする。また，本堂では分類したいクラスの数をnとする.一対他方式（図1-a）は, 1つのクラスに対し残り全てのクラス(n -1)を1クラスと見立て，SVMによるトレーニングを行う方式である。例えば，Ａと残り全て（BCD）の間でSVMのトレーニングを実行し,超平面を決定する. B, C, Dに対しても同様の処理を行う.そのため, nクラスに対しn lülのトレーニングを行う必要がある。また，新規データの分類も,各トレーニング結果と新規データを比較するため, SVMによるn同の判定が必要となる。ただし，n同の判定の結果，複数のクラスが候補として残った場合,あるいはどのクラスにも判定されなかった場合，超平面からの距離により最終的なクラスを選ぶ必要がある.一対他による比較方式ポトムアップ方式（図1~b）は，テニストーナメントのような勝ち抜き選抜方式であり，SVMによるトレーニングを２クラス間で行う方式である。この方式は、あらかじめ全てのペアに対しトレーニングを行う必要があるため, n (n—1)/2 […]のトレーニングが必変となる。新規データの判定も2クラス|即で行われ,設終結果を得るまでにn－1刑の刑定が行われる.トップタウン方式（図1-c）は，ボトムアップ方式と同様にあらかじめ全てのペアに対しトレーニングを行う必要がある。新規データの附定はグラフの扱上位ノード（A/D,クラスAとクラスDの判定）から分類が实行され，判定されたクラスの方へ向かい処理が進められる。例えば，最上位でAが選ばれた場合,次の席ではＡ側のノード（A/C）が判定される。同処理を繰り返し最後に到達したクラスが認識結果となる。そのため，新規データの河定同数はn −1回となみ.
3.服装による人物認識
保守訓練用のシステムでは,熟練度に応じて訓練者ごとに興なるシナリオを形備する予定である。このシナリオを訓練者ごとに自動的に切り替えるためには,訓練者の認識が必要となる。すでに，SVMを使い顔の検出や認識が行われている[6, 7]ため,それらを将米的に導入する予定で，まずは服装を利用した人物認識を検討した[8],
3.1  認識に利用する特徴
SVMによる人物検出方式が提案されている[9]が, SVM単独で両像内の人物を認識しその位置を検出するには，両像内をSVMにより探索しなければならず処理に時間がかかる。そのため，遅延時間の短い応答を必要とするVRシステムにはそれらの方法を直接活活用できない.そこで，SVMによる人物検出を行わず，両側の背景差分とフレーム間差分処理により人物領域を抽出した後，人物位置に影響を受けない色情報を使い，両像内の人物をSVMにより認識することにした。なお,このSVMによる人物認識では，下記の4種類の色特徴により認識率を比較した.
(1) RGB
人物領域のRGB価を也ごとにヒストグラム化する.各色を32分割し，合計96次元のヒストグラム特徴を面像から算出する.
( 2 ) 正規化rg
RGBの値からr = R/(R+B+G), g = G/(R+B +G）を計算し，この2次元のrgに対応するヒストグラムを求める．２次元のｒとｇの断標をそれぞれ32分割し, 合計1024次元(32×32) の特徴を画像から別出する.
（3） RGB+人物のサイズ
人物の身长や檳幅なども人物認識に使えるのではないかと考え, (1)のRGBのヒストグラムに, 人物領域の縦横の両楽ヒストグラムを加えた。人物を抽出した両像に対し，縦10分割，機30分割し，縦横独立に画家数のヒストグラムを求め，RGBと合わせ合計136次元 (32×3+10+30)の特徴を算出する.
( 4 )  烏所自己相関
人物領域の色の局所自己相関を特徴として計算する.この局所自己相関の計算には，図2に示す局所パターン[10]を利用する,ただし,脳研究の最近の成果に,視覚野の方向を感知する方向受容野群の働きがMAXオペレーションで説明できるとの仮説[11]が提案されているため, 2次の相関（図2でのパターンM e ~ M²n）を方向受容野と見立て，最大値を示す相関だけを特徴に加筑した、本実験では頭像から合計75次元(25×3：25パターンに3種類の色）の特徴を抽出する。
3.2人物と向きの認識
SVMによる３種類の多クラス分類方式と4種類の特徴を使い人物と向きの認識評価実験を行った、英験では4人の被験者から，前後左右のトレーニング画像を各40枚（合計640画像）撮影し，さらに,その各方向の画像から10枚ずつを選び，被験者ごとに40両像を人物トレーニング用に準備した.それらの画像により人物と個人ごとの向きを別々にトレーニングした.新たに撮影した4人合計418画像にSVMにより人物と向きの認識を行った。図3に実験結果例を示す|  3の各画面の左上ウインドウが人物の認識結果（名前）であり，左下ウインドウが向きの認識結果である.また，人物を囲む長方形の枠はシステムが捉らえた人物位置である。システムは初めに人物を認識し，次に向きを判定する段階的な認識を行っている. 図4に各方式と各特徴による人物の認識結果を，図５に向きの認識結果を示す。なお，他方式との比較として，図4と図5にはK-最近隣法（K-NN : K-Nearest Neigh- bor）による認識結果を示した、なお，この実験で使用したSVMはいずれも線形カーネルである.
3.3  16日間の人物の認識
図４と図５で正規化rgが最も高い認識結果を示したため，今度は16日間にわたり向きを考慮せず入物を自動的に撮影した画像1127枚数（8人分）を準備し， SVMによる認識実験を行った．得られた画像をトレーニング用データと認識実験用データに, 9対1, 5対1,  1対1,  1対5に分け，線形のSVMと多項式カーネルのSVMで認識実験をした結果が図6である。 2001年５月号
4. 物体認識
本家では人物認識と同様に，物体認識に同システムを適用した結果を示す。ただし，妥號での多クラスにはSVMによるトップダウン方式を利用し，将徴には正規化rgを利用した結果である. 4.1物体認識この実験では、あらかじめ５つの物体（以1７のような開閉介か尋子など）を手にとり各100枚（合計500枚）のトレーニング画像を撮影した。この画像を使い,名クラス間でSVMのトレーニングを行った.トレーニング画像とは別に，新たに各400枚（5物体で合計2000枚）の画像を撮影し，物体認識实験を行った、図7に就作システムの出力結果例を示す.図7での各両像の左ドウインドウはシステムが認識した物体名を示している。なお，左上ウインドウは物体の檢出位置[12] (本論では省略する)を表示している.
SVMによる5物体の認識率は100%であった.
4.2 物体認識特性
システムの物体認識特性を調べるため,コロンビア大学の画像ライプラリCOIL (Columbia   Object Database  Library[13]）の7200両像を使い認識实験を行った、COILは，物体を５度ごとに同転させ撮影した100物体（合計7200枚＝100×360°/5°）の両像が収録されている実験用両像ライプラリである。図8に面像例を示す.各物体の画像数の5%,  10%,  20%,  30%,  40%をSVMで学習を行い、残りの両像で認識实験を行った.その結果を，K-NNと2次の多項式カーネルによるSVMの認識結果とともに凶9に示す、なお，K-NNはK = 1,  3,  5を実験したが、 K = 1の結果がK =3, 5を常に上回ったため例9にはK ＝1の結果のみを記級した、図9に示すように， 1-NNよりもSVMの認識率は常に上であった。また，半将テータが少ない場合,多項式カーネルを用いたSVMよりも線形のSVMの方が良い結果を示すが、学習データが増えるに従い結果が入れ替わる.これは,ある程度サンプル数が確保できる場合，高次空間にデータを写像し分類する方式が有効であることを示している.学習データ5%（400枚）の認識実験で，残り6800枚の認識時間はSGI-02（(250 MHz）のコンピュータを使い，線形のSVMが6分50秒， 1-NNは35分9秒であった.
5．設備画像と解説の合成
4常での実験と同様にトップダウン方式のSVMと正規化rgを使い設備を認識した後，認識結果に応じて解説内容を更新している様子を図10～12に示す.いすれも，稼動システムの画面コピーである.図10は開閉弁が利用されている状況を，図11は基板のセットされるべき場所を示している。また，図12は，見る方向に応じてシステムが説明内容を自動的に変更している様子を示す。なお，開発したシステムは説明画像を眼鏡型ディスプレイに表示するだけではなく，音声による説明機能も含んでいる.
6.おわりに
本論では現在研究を進めているVRによる保守訓練支援システムの一部として作成した，SVMによる複数の物体認識方式を示した。この方式は，認識対象ごとに認識プログラムを作成したり，特殊なセンサを使ったりすることなく，システムに与える学習事例を変えることで物体認識を行えるものである。我々の認識システムは，物体認識に色情報のみを用いるため、色が似ている場合や照明が変化した場合,認識率が悪くなる．特に，同じような作業服を着ていb. 基板の挿入位置を示す説明用画像との介成図11　悲板を認識し説明を表示している例2001年５月号る場合，服による人物認識ができない問題がある。今後、顔領域の特徴や色以外の形状特徴も利用し認識精度向上を図る予定である。また，本方式は入力物体を既知の物体に割り振る方式のため，未知の物体を自動的に学習する機構を持たない。今後，未知物体の自動学習機構を両像検索技術との組合せで検討する予定である.