Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

フレームレット / 応用調和解析 / 非線形画像処理 / ディジタルフィルタ / かざぐるまフレームレット / 錯視 / 調和解析 / 窓関数 / 非線形的画像処理 / 画像の鮮鋭化 / フィルタリング / 画像処理 / 2Dフィルタ / ウェーブレット / 多重解像度解析 / 視覚情報処理 / 錯視アート / ディジタル・フィルタ

本年度（及び新型コロナウイルス感染症に関わる繰り越し延長期間）は，単純かざぐるまフレームレットとかざぐるまフレームレット（新井・新井，2009，2011）という調和解析的な方法を用いて申請者らが構築した視知覚の数理モデリングの全部あるいは一部を用いたディジタル・フィルタの設計と特性，そして非線形的な画像処理，特に画像鮮鋭化，多変数フーリエ解析に関連する窓関数の離散化とその応用についての研究を行った．特に離散的な窓関数については，多変数調和解析で重要なテーマの一つである多重フーリエ級数の総和法にヒントを得て，次のような研究を行った。多重フーリエ級数の総和法の中で重要なものにボッホナー・リース総和法（Bochner-Riesz means）と呼ばれる総和法の一つがある．本研究では，このボッホナー・リース総和法に使われる窓関数を参考にしてパラメータの付いた離散的な窓関数（これを便宜上ここではボッホナー・リース窓と呼ぶ）を構成し，ボッホナー・リース窓をスペクトログラムに実装し，具体的には音声データをはじめとするデータで計算機実験をおこない，ボッホナー・リース窓のパラメータを操作してその性能を調べた．この計算機実験ののち，さらに2次元への拡張，及び具体的な2次元デジタルフィルタ設計に応用する検討を始めた．このほかに，新たな方向として，人工知能に関する新たな着想と，それをこれまで行ってきた2次元ディジタル・フィルタの設計や非線形画像処理の研究に応用する端緒を見出すことができ，計画を一部変更し，その準備的な研究も行った．これらの方向の更なる研究は2022年度に行う予定である．

コンピュータビジョン / 画像解析 / 画像パターン / 多重解像度解析 / ヒューマンインタフェース / 顔検出 / 尺度空間 / 双極子解析 / ポインティングデバイス / 手形状 / モーメント / 注視 / 画像処理 / リアルタイム / マーカ / 視覚系

次世代ヒューマンインタフェースのためのコンピュータビジョンシステムを構築する上で重要なことは、ロバスト性とリアルタイム性を両立させることである。このためには、画像パターン情報を階層的に構造化する画像解析手法の確立が必要である。本研究ではこの点に注目して、画像パターンの多重解像度解析の手法を確立するとともに、ヒューマンインタフェースへの応用として重要である顔検出の問題等への適用を試み、システム開発を行ない、その有効性を明らかにした。
多重解像度解析のための方法として、本研究では尺度空間上の双極子解析という新しい手法を導入している。各尺度における画像パターンは極大点と極小点から成る双極子ネットワークで表現され、さらに各尺度におけるネットワークが結合され、ハイパーネットワークを形成する。このネットワーク上において,顔パターンのもつネットワーク構造を部分パターンとして検出することにより、ロバスト性とリアルタイム性を備えた顔検出方法を明らかにして、ヒューマンインタフェースへの応用可能を明らかにした。
顔検出問題においては、あらかじめ学習用顔画像を多重解像度解析することにより、双極子ネットワークの標準パターンを準備する。入力画像に対しては、尺度空間解析によりハイパーネットワークを求め、各顔の標準パターンのパッチングを行なうことにより、顔画像の候補を抽出する。さらに、候補領域の詳細な解析を行なうことにより、最終的に精度の高い顔検出を実現している。

【研究分担者】
長谷川晶一	東京工業大学	精密工学研究所	助手	(Kakenデータベース)
小池康晴	東京工業大学	精密工学研究所	助教授	(Kakenデータベース)