研究の概念
人物を見る観察者の視線分布に基づいて、ランダムフォレストの学習に重みを付けます。背景の偏りに頼りすぎず、人物の識別に役立つ領域の特徴を利用することを目指します。
概要
視線分布に基づいて重み付けしたランダムフォレストを用いて、歩行者画像からの性別認識を改善する手法を提案します。訓練サンプルにおいて歩行者の周囲の背景に偏りがあると、ランダムフォレスト分類器は背景の属性を識別特徴として誤って取り込み、テストサンプルに対する性別認識性能を低下させる可能性があります。この問題を解決するために、歩行者画像の性別認識タスクに取り組む観察者から計測した視線分布マップを利用します。提案手法は、ランダムフォレストを生成する際に、視線分布を用いて重みを割り当てます。これにより、ランダムフォレストの各決定木は、視線が主に向けられる位置に対応した領域から識別特徴を抽出します。視線分布を用いた重み付きランダムフォレストの有効性を調べるために、特徴選択に重みを割り当てる方法、特徴値に重みを割り当てる方法、情報利得に重みを割り当てる方法を比較しました。また、提案手法による性別認識結果を、既存のランダムフォレスト手法の結果と比較しました。実験の結果、視線分布に従って情報利得を重み付けしたランダムフォレストによって、公開データセットにおける性別認識精度が有意に向上することが分かりました。
発表文献
- 山口 紗也加, 西山 正志, 岩井 儀雄,
視線位置分布を用いた重み付きランダムフォレストによる性別認識,
電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J102-D, No.8, pp. 495 - 505, August 2019. - Sayaka Yamaguchi, Masashi Nishiyama, Yoshio Iwai,
Weighted Random Forest using Gaze Distributions Measured from Observers for Gender Classification, Proceedings of 14th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP), Vol. 5: VISAPP, pp. 273 - 280, February 2019. - 山口 紗也加, 吉村 宏紀, 西山 正志, 岩井 儀雄,
視線位置分布を用いたランダムフォレスト改良による人物性別の認識,
画像センシングシンポジウム (SSII), IS3-28, pp. 1 - 5, June 2018. [優秀学術賞]
