柔軟な視覚機能の実現をめざす
理論三菱研究室
石井俊直
（三菱電機株式会社先端技術総合研究所）
生物の持つ視覚機能と機械によって実現されている視覚機能を比べると、生物による視覚で遥かに進んでいる部分がたくさんあります。我々が日常的に何気なく行うことのできる視覚機能を、機械で行おうとすると、とても難しいものがたくさんあるのです。とくに柔軟性という点において機械の視覚は大きく劣っています。理論三菱研究室では、人工的な視覚システムをより高度化し、生物のそれに一歩でも近づけるための研究を行っています。とくに視覚システムの中でも認識システムの研究を中心に行っています。本稿では、この柔軟な視覚システムの実現へ向けてのアプローチ全体を簡単に説明し、次に最近の成果としてfuzzy
integralを用いた情報統合についてレポートします。
柔軟な視覚システムを実現するために、我々はまず生物でそれがどのように実現されているのかを学び、それを工学的にどのように実現するかを考えることにしています。生物に学ぶことによって、いろいろな視覚モデルのヒントを得ることができたり、あるいは現在の工学的視覚システムに欠けているものを発見することができたりするのです。現在考えているシステムでは、大まかに言って3つの相互に情報のやり取りを行う(1)前処理
(2) ゲーティング
(3)高次の各レベルからなるモデルを考えています。それぞれのレベルは更にいくつかの独自の機能を持つネットワークモジュールから成り立っています。
例えば前処理レベルでは、画素情報からエッヂを抽出するモジュールや相関の計算を行うモジュールなどがあり、高次レベルには、学習データと入力データを使って認識を行う様々なモジュール、それらの認識モジュールの出力を集めてより信頼性の高い認識を行うモジュールや、記憶モジュール等があり、これらの間の情報の流れがゲーティングモジュールによってコントロールされるといった具合です。
このモデルは生物の視覚システムにおいては多くの機能モジュールがあってそれらが協調や競合を行うことによって柔軟性が実現されているとされる考え方に学んだものです。従って、研究テーマは自ら(1)どのようなモジュールをどのように実現するか、(2)モジュールの間で情報をどのようにやり取りし利用しあうかという二点に集約されています。
つぎに、我々が研究を行っている顔画像を用いた認識システムに関する最近の成果に関する報告に移ります。ここでは、先に述べたいくつかのモジュールの共同作業の例として、異なる特徴に基づいた複数の認識モジュールの出力を用い、更に信頼性の高い認識結果が得られるアルゴリズムについて紹介します。
入力された画像が誰のものかを判断するシステム---顔画像認識システム---では、あらかじめ登録された中のどの顔の画像が入力されたかを認識すると同時に、入力画像が未登録の顔画像であるときにはそれを未登録であると認識することの双方を両立することが大切です。つまり顔画像認識システムの性能は、認識率+(1-誤り認識率)といった形で与えられます。これまで実験してきた自己相関を前処理における特徴量とし、線形判別により入力顔画像を分類する認識方法では、自己相関のとり方や判別閾値など様々なパラメータを最適化しても、全ての登録顔画像にわたって高い性能を得ることは容易ではありませんでした。高い性能が得られる入力画像の部分集合が、パラメータによってばらつきが出てしまう傾向にあることがわかったのです。
そこで異なるパラメータによる認識システムをいくつか用意しそれらの出力結果を更に処理して高い性能値を得る方法を検討してきました。そのなかの方法の一つとして、最近
fuzzy
integral(ファジー積分)を用いて5種類の異なるスケールで特徴抽出した認識サブシステムの出力を統合することによってより高い性能値を得ることができました。
Fuzzy
integralは、入力情報ベクトル空間上で定義される積分に似た演算で、通常の積分に関る測度に代えて、単調性のみを仮定するファジー測度をつかって定義されるものです。このfuzzy
integralを認識サブシステムの出力ベクトル空間上で計算することにより、個々のサブシステムの良さや悪さの情報を取り入れた認識を実現しています。サブシステムの性質は、特定の登録された顔画像の認識に高い性能を発揮するものや、全体的にそこそこの性能を発揮するもの等様々異なることが一般的ですが、それらの出力空間上でその性質をうまく組みあわせるためのファジー測度の計算アルゴリズムを見いだしました。その結果、100を最高値とする性能評価で、93程度だったものが98程度へと改善されました。
視覚システムの研究は柔軟性のある情報処理の研究の題材として格好のものです。さらに柔軟な視覚システムの実現は多くの応用分野を切り開くでしょう。その意味で我々の研究分野に注目し、ご期待ください。
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