image: Result of the illumination invariant face processing using Yale B Extended database: input images (top) and processed images (bottom). view more
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画像による顔の発見と識別はコンピュータビジョンとロボティクスにおいて発展し続けている分野の一つであり，人に関係した応用に幅広く利用されている．しかし，これまで多くの場合，通常の照明下での有効性のみが示されていた．顔の発見と認識のアルゴリズムの開発では，通常の照明だけでなく厳しい照明の下でも動作することが極めて重要である．そのための一つの方法は，さまざまな照明下での顔の画像を，顔特有の模様や特徴を維持しつつ一定の見え方になるように変換することである．
そこで，豊橋技術科学大学，情報・知能工学系の研究者達は，拡張された光の反射モデルを用いて照明の影響を適用的に調整する新たな手法を開発した．このモデルは調整可能な一つの変数（illumination ratio）を持ち，その変数をファジィ推論システムによって制御する．そして，さまざまな照明条件に対応するため，推論システムが利用するファジィ推論規則を遺伝的アルゴリズム（GA）によって最適化しておく．
第一著者の博士後期課程学生Bima Sena Bayu Dewantaraは次のように説明する．"光の影響を排除するためには画像のコントラストを適応的に調整する必要があります．例えば，逆光下では頬は明るくする必要がありますが，瞳は暗いままにしておかなければなりません．そのような適応的なコントラスト調整を開発した反射モデルを用いて行います．そして，そのモデルを実装するためにはファジィ推論システムと遺伝的アルゴリズムの組合せがとても有効でした．"
さらに三浦教授は次のように話している．"このコントラスト調整機能を現存の顔認識システムに追加するだけで，顔の発見と認識の性能を大幅に向上させることができます．さらに，この調整は実時間で行えるので，ロボットや人とやり取りをするシステムのような実時間動作が必要な応用に適しています．"
顔は人の識別に役立つだけでなく，注意を向けている方向や疲れの程度など人のさまざまな情報を提供する．そのような情報を得ることは，人間と機械の間の快適なやり取りに有効であり，研究者たちは開発したコントラスト調整手法はさまざまな応用において，特に厳しい照明条件下で有効に利用されることを期待している．
本研究成果は、平成28年7月15日(金)にMachine Vision and Applications誌上に掲載されました。
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[Funding Agency]
本研究の一部は科研費25280093の支援を受けた．
[Reference]
Bima Sena Bayu Dewantara and Jun Miura (2016). OptiFuzz: A robust illumination invariant face recognition and its implementation, Machine Vision and Applications, DOI: 10.1007/s00138-016-0790-6.
Journal
Machine Vision and Applications