人間情報処理領域【小谷研究室】

Computer Vision&Lmaging： 画像解析，理解，生成 准教授：小谷　一孔 mail ： メール（クリックするとメールソフトが立ち上がります） URL ： http://awabi.jaist.ac.jp:8000/kotani_lab/index.html

■ 研究概要

　コンピュータを用いて画像を解析・理解・記述し，これに基づいて反応や新たな画像を生成するコンピュータイメージングシステムの実現に挑戦しています。画像認識，CG，コンピュータビジョンの基礎研究から応用研究に取り組んでいます。

 

■ 画像研究のおもしろさ

　私たちは外界の情報の約80%を目（視覚）から得ています。そして，視覚からは物の形や色だけでなく人の感情や意図も伝わります。例えば，笑顔は顔が平常時より変形しているだけでなく，「楽しい」，「うれしい」等の感情を受け手に感じさせます。しかも，直接，見た時だけでなく，笑顔の写真，ディスプレイに表示された笑顔を見ても同様の感覚を受け手に与えます。つまり，全く異なるメディアを介しても視覚情報は感情や意図までも伝えられるのです。それならば，例えばディジタルデータ化しても必要な情報は残っているので，このデータから私たちに代わってコンピュータに必要な情報を抽出，処理，認識，表現させようというのが画像研究なのです。

 

■ IAMとIAS

　私たちは画像解析，理解，生成の研究を画像の統計的，数理的モデルに基づくImage Analysis by Modelingと合成や生成による複雑系解析に基づくImage Analysis by Synthesisと呼んで，各々に取り組んでいます。

IAM：y＝T^t x これば画像をベクトルxで表し，関数Tと演算してベクトルyを得る簡単な式ですが，概念として空間から別の空間へ写像する意味も含みます。空間が画像特徴を表すのに適すようTを統計的，数理的に与えれば，この空間で高精度かつ効率的な特徴抽出や処理，認識を行えます。例えば図のように顔画像を表情クラスがよく分離する特徴空間へ写像すれば高精度な表情認識を実現できます。「顔画像解析」，「動物体解析」，「図形解析」，「画像復元」等の研究に取り組んでいます。

 

IAS：複雑系では解析が難しい問題に対して関数Tを仮定して波形や画像を合成し，評価結果のフィードバックと再合成を繰り返してTを見つける手法があります。「自然物の質感を再現するCGモデル」，「油絵風CGモデル」等の研究に取り組んでいます。

 

■代表的な著書・論文

• カラー画像工学，オーム社，1997年４月，共著
• 基底の直交制約を除外し一般化したクラス特徴に基づく固有空間法（GEMC）による顔画像の表情解析，日本顔学会誌，Vol.5No.1，pp.59-66，2005. 9
• 顔画像の基底ベクトルを用いた眼鏡なし顔画像の推定，画像電子学会誌，第31巻，第3号，pp.336-344，May. 2002
• Facial expression analysis by Kernel Eigenspace Method based on Class features（KEMC）using non-linear basis for separation of expression-classes", Proc. of 2004IEEE ICIP, TA-p2.7, 2004. 9