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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-01-23 09:30 人物顔画像の階層的クラスタリングと共通局所特徴量抽出の同時実行による顔モデル生成 ○福井崇之・和田俊和・大池洋史・坂田 惇（和歌山大）  PRMU2012-84 MVE2012-49 |
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| 抄録 | （和） | 局所特徴量に基づく顔画像検索は，高速でありオクルージョンにも頑健であるが，照明変化によってキーポイントの検出漏れが発生するため，特徴記述が不安定になる．この問題に対処するには，モデルを用いたトップダウン的なキーポイント検出が有効であると考えられる．しかし，人間の先見的知識に基づいてこれらのモデルを構築した場合，必ずしも実際の画像とは一致しないため，実際のデータからボトムアップ的に画像の局所特徴量に基づくモデルを構築しなければならない．画像の局所特徴量の共通性を評価する尺度として，Multiple Instance Learning (MIL) で用いられるDiverse Density (DD)がある．これを用いれば，非顔画像から抽出したネガティブデータから遠く，顔画像から抽出したポジティブデータと近い局所特徴量が抽出できる．しかし，実際の人物顔画像は顔器官の空間的配置や，メガネや髭など，変化に富み，全ての顔画像について積の形で表現されるDDの値を計算したのでは値が小さくなり，共通性の高い顔特徴は検出できない．本報告では，この問題を解決するために，DDの期待値をスコアとして，顔画像集合を階層的にクラスタリングしながら，局所特徴量のモデルを構築する方法を提案する．実験では，CASPEALの顔画像1021枚を対象として提案手法を実行し，複数の顔モデルの抽出が行えることを確認した． |
| （英） | Face image retrieval based on local features has advantages of short elapsed time and robustness against the occlusions. However, the keypoint detection, beforehand with the feature description, may fail due to illumination change. For solving this problem, top-down model-based keypoint detection must be effective, where man-made face model does not fit for this task. This report addresses the problem of bottom-up face model creation from examples, which can be formalized as common local feature extraction among examples. For this purpose, a measure called Diverse Density (DD) established in the field of Multiple Instance Learning (MIL) can be applied. DD at a point in a feature space represents how the point is close to other positive examples while keeping enough distance from negative examples. Because of this this property, DD is defined as a product of metrics, which can easily be affected by exceptional data, i.e., if one negative data leaps into the neighbor of a positive example, the DD around there becomes lower. Actually, face images have wide variations of face organs’ positions, beard, mustache, glasses, and so on. Under these variations, DD for wide varieties of face images will be low at any point in the feature point. For solving this problem, we propose a method performing hierarchical clustering and common feature extraction simultaneously. In this method, DD score is employed as a measure representing the integrity of the face image set, and hierarchical clustering is performed by merging the cluster pair having maximum DD score. Through experiments on 1021 CASPEAL face images, we confirmed that multiple face models are successfully constructed. | |
| キーワード | （和） | Multiple Instance Learning / Diverse Density / 階層的クラスタリング / 共通特徴抽出 / / / / |
| （英） | Multiple Instance Learning / Diverse Density / hierarchical clustering / common image features / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 385, PRMU2012-84, pp. 23-28, 2013年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2012-84 | |
| 発行日 | 2013-01-16 (PRMU, MVE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2012-84 MVE2012-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MVE IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2013-01-23 - 2013-01-24 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 実時間処理，実空間センシングと環境理解（PRMU,MVE,SIG-MR共催，IPSJ-CVIM併催） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2013-01-PRMU-MVE-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人物顔画像の階層的クラスタリングと共通局所特徴量抽出の同時実行による顔モデル生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Face model creation based on simultaneous execution of hierarchical training-set clustering and common local feature extraction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Multiple Instance Learning / Multiple Instance Learning |
| キーワード(2)（和/英） | Diverse Density / Diverse Density |
| キーワード(3)（和/英） | 階層的クラスタリング / hierarchical clustering |
| キーワード(4)（和/英） | 共通特徴抽出 / common image features |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福井 崇之 / Takayuki Fukui / フクイ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 俊和 / Toshikazu Wada / ワダ トシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大池 洋史 / Hiroshi Oike / オオイケ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂田 惇 / Jun Sakata / サカタ ジュン |
| 第4著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-01-23 09:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2012-84, MVE2012-49 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.385(PRMU), no.386(MVE) |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-01-16 (PRMU, MVE) |
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