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1 MCMC-based particle filter を用いた人間の映像注視行動の実時間推定 2009 年 7 月 21 日 宮里洸司 (2) 木村昭悟 (1) 高木茂 (2) 大和淳司 (1) 柏野邦夫 (1) (1) 日本電信電話 ( 株 )NTT コミュニケーション科学基礎研究所メディア情報研究部メディア認識研究グループ (2) 国立沖縄工業高等専門学校情報通信システム工学科

2 背景 ヒトはどのようにして もの を認識する能力を獲得するのか? 成長過程で 自然にその能力を獲得していく 乳幼児の行動にヒントがあるのでは? 目立つ もの に目を向ける 外観から もの を学習する もの の名前を聞いて覚える Presented by Akisato Kimura 島根県松江市 Page 2

3 新しい映像認識 検索の枠組 目立つかどうか = 顕著性を手がかりに もの がどの辺りにあるか? をまず特定 もの と思われる領域に関する情報を双方向でやり取りして 徐々に成長 映像入力 教示情報 注目位置推定 本発表の主題 注目すべき箇所を視覚特性を考慮した処理により自動特定 モデル学習 重要領域抽出 次の発表でご紹介 もの らしい領域を注目位置から自動抽出 画像認識 探索 重要領域の画像特徴量と教示情報との関係性を学習 重要領域から もの が何であるか? を特定 Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 3

4 特徴統合理論 [Treisman & Gelade 1980] いくつかの基本的な特徴量 ( 輝度 色など ) を抽出し処理することで saliency map(sm) を生成 Saliency map 内で最も輝度値が大きくなる箇所に最初に ( 視覚的 ) 注意が向けられる 入力画像 Saliency map (extracted by [Itti et al. 1998] ) Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 4

5 特徴統合理論の問題点 与えられた入力画像について決定論的に SM が計算される SM 内で最も輝度値が大きい領域に最初に注意が向く 同じ映像が与えられると 誰がいつその映像を見ても同じ場所に注意が向くことを主張 現実の人間の行動とは異なる 入力画像 Saliency map (extracted by [Itti et al. 1998] ) Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 5

6 確率モデルの導入 動的ベイジアンネットワークを用いた確率モデル [Pang et 人間の視覚機構を確率的な挙動としてモデル化 処理に非常に時間がかかる (1~2 秒 /frame) 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 6

7 Stream processing による高速化 多数のコア ( 演算単位 ) を持つハードウェアを用いた並列演算のためのプログラミング手法の枠組 ハードウェアの普及 : Multi-core CPU, GPU, Cell etc. ソフトウェアの整備 : CUDA, ATI Stream, OpenCL etc. 当然それらを使えば速くなる わけではない! 単純なデータを一度に大量に かつそれぞれがほぼ同様の負荷で処理する演算に特化 従来手法は 上記の特性にそぐわないモデル構造及び実装方法を採用 Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 7

8 本研究の主張点 Stream processing の導入に適した新しい視覚的注意の計算モデル 実装法の提案 推定精度を保ったまま処理速度を大幅に高速化 ほぼリアルタイムでの動作を可能に 提案手法のポイント モデルの改良 : Particle filter による映像注視行動の事後確率推定 実装方法の改良 : MCMC サンプリングによる処理時間の平準化 Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 8

9 提案手法の効果 ほぼリアルタイムで動作 実物はデモセッション DS-13 にてご覧下さい 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 9

10 提案モデル Kalman filter で各位置の顕著度の分布を推定 Itti model で算出 [Itti et al 1998] 本発表の主題 Intention Eye movement patterns Action Eye-focusing density maps To be estimated Response Stochastic saliency maps Stimulus (deterministic) saliency maps Input Input video Given in advance 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 10

11 Eye-focusing density map の推定 (1) 信号検出理論 [Eckstein et al. 2000] に基づく視線位置の特定 Intention Eye movement patterns 1 Action Eye-focusing density maps Response Stochastic saliency maps モデル 映像中の位置 x(t) において実際に観測された応答 (=SSM の実現値 ) が それ以外の位置での応答よりも大きくなるときに 位置 x(t) に視線が向く MIRU2009@ 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 11

12 Eye-focusing density map の推定 (2) Eye movement patterns (EMP) を隠れ状態とする HMM モデル Intention Eye movement patterns Action Eye-focusing density maps Response Stochastic saliency maps 入力と独立に遷移する EMP によって視線移動の大きさを制御 MIRU2009@ 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 12

13 サンプリングに基づく視線位置推定 視線推定位置と EMP の組をサンプリングにより生成 Sampling from with rejection sampling Samples at time t-1 計算時間が確率密度関数の性質に大きく依存 サンプルごとに計算時間が大きく異なり 並列化しても高速化できない Samples at time t MIRU2009@ 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 13

14 Stream processing 導入へ向けた改良 サンプリング処理を 2 段階に分割 EMP に依存する部分からサンプルを生成 SFM に依存する部分でサンプルの重みを決定 SFM から決定 EMP から決定 確率密度関数の独立性により particle filter と等価 Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 14

15 MCMC-based particle filter の導入 サンプリングを 2 段階に分割 SFM から決定 MCMC サンプリングによりサンプリング処理量を平準化 EMP から決定 木構造を用いた繰り返し演算 並列化により高速化 ( 予稿集参考 ) Sampling from EMP part Weighting with SFM part Resampling Samples at time t-1 Samples at time t Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 15

16 実験条件 公開 DB(CRCNS eye-1) 1 を使用 映像 : 100 本 MPEG-1 640x480 pixels 30fps 視線データ : 各映像 4~6 名分 240fps original experiment と称する映像群 (50 本 ) 及び対応する視線測定結果を使用 モデルパラメータの学習 : 交叉検定を利用 40 本をパラメータ学習に 残り 10 本を評価に用いる 計算機スペック CPU: Intel Core2 Quad Q6600 (2.40GHz) GPU: NVIDIA GeForce 8800GT (112 cores, 512MB VRAM) 1 MIRU2009@ 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 16

17 実験結果 (1/3) 平均処理時間の比較 MCMC-based particle filter により約 8 倍高速化 木構造並列化により約 2.5 倍高速化 従来法 (500 サンプル ) Particle filter 導入 (5000 サンプル ) 提案法 (5000 サンプル ) Itti model Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 17

18 実験結果 (2/3) 各段階の処理時間の比較 MCMC-based particle filter により該当処理を約 30 倍高速化 木構造並列化により該当処理を約 15 倍高速化 従来法 (500 サンプル ) Particle filter 導入 (5000 サンプル ) 提案法 (5000 サンプル ) Itti model Presented by Akisato Kimura MIRU2009@ 島根県松江市 Page 18

19 実験結果 (3/3) 被験者の視線位置との一致性の比較 評価尺度 NSS (Normalized Scan-path Saliency) ランダムな視線移動に対する有意差を測定 サンプル数増加により推定精度が向上 Itti model 従来法 (500 サンプル ) 提案法 (5000 サンプル ) MIRU2009@ 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 19

20 むすび 人間の映像注視行動を高精度に推定するための新しい視覚的注意の計算モデル 及び stream processing に基づく実装方法を提案 MCMC-based particle filter による事後確率推定 木構造を用いた繰り返し演算 並列化 従来法と同程度の精度を保ちつつ 20 倍以上高速 ほぼリアルタイムでの動作を実現 未登録物体検出 映像認識検索のフロントエンドとしての可能性 次の発表へ 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 20

21 Intention Top-down Eye movement patterns Action Eye-focusing density maps Response Stochastic saliency maps Stimulus (deterministic) saliency maps Input Input video Bottom-up Thank you. Questions/Comments 島根県松江市 Presented by Akisato Kimura Page 21

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