2 技 術 内 容 の 概 略 : 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) カルマンフィルタをはじめとする 状 態 推 定 技 術 の 発 展 形 パーティクルフィルタ: 非 線 形 非 ガウスモデル 向 け, 柔 軟 性 あり

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1 1 パーティクルフィルタによる 複 数 対 象 同 時 推 定 とあいまい 測 度 による 異 種 情 報 の 融 合 九 州 工 業 大 学 大 学 院 工 学 研 究 院 電 気 電 子 工 学 研 究 系 准 教 授 生 駒 哲 一

2 2 技 術 内 容 の 概 略 : 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) カルマンフィルタをはじめとする 状 態 推 定 技 術 の 発 展 形 パーティクルフィルタ: 非 線 形 非 ガウスモデル 向 け, 柔 軟 性 あり 逐 次 モンテカルロ 法 : 最 適 フィルタより 広 い 枠 組 み 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 検 出 前 追 跡 : 検 出 処 理 が 不 要 ( 検 出 時 のエラーの 影 響 を 受 けない) 複 数 対 象 の 同 時 追 跡 :PHD( 確 率 仮 説 密 度 )フィルタにて 定 式 化 逐 次 モンテカルロ 実 装 :PHDフィルタの 具 体 的 アルゴリズム 3. あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 異 種 情 報 の 融 合 : 連 言 か 選 言 か,あるいは 重 み 付 け 融 合 か? あいまい 測 度 の 活 用 : 連 言 融 合 を 必 然 性, 選 言 融 合 を 可 能 性 可 能 性 を 失 わずに,より 確 かな 追 跡 処 理 が 可 能.

3 3 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 従 来 技 術 とその 問 題 点 目 的 : 時 系 列 データからの 情 報 抽 出 ノイズ 除 去 多 次 元 信 号, 音 響 信 号, 動 画 像, 経 済 データ 等 生 体 信 号 ( 心 電 図, 脳 波 など) パターン 認 識 判 別 理 想 : 最 適 フィルタ の 適 用 が 望 ましいが, 理 論 や 方 法 論 への 理 解 が 不 十 分 簡 便 な 代 替 法 の 適 用 で 済 ませている. カルマンフィルタ の 適 用 に 留 まる 線 形 性 ガウス 性 の 前 提 に 甘 んじている. 等 の 現 状 があり, 広 い 利 用 には 至 っていない. 異 種 信 号 の 融 合 確 率 論 統 計 学 非 線 形 性 非 ガウス 性

4 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 新 技 術 の 特 徴 従 来 技 術 との 比 較 パーティクルフィルタ による 状 態 推 定 線 形 性 ガウス 性 の 制 約 が 緩 和 され,より 広 い クラスの 状 態 推 定 問 題 が 解 決 可 能 になる. 検 出 前 追 跡 では, 従 来 法 の 前 処 理 である 検 出 で 生 じる 致 命 的 なエラーを 回 避 できる. 柔 軟 な 方 法 論 であり, 逐 次 モンテカルロ 法 に よる 複 数 対 象 の 同 時 追 跡 などで, 威 力 を 発 揮. 可 能 性 と 必 然 性 から 成 る あいまい 測 度 への 拡 張 も,その 取 り 組 みが 始 まっている. 4

5 5 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 想 定 される 用 途 広 く 一 般 の 時 系 列 データ 解 析 に,すぐ 適 用 可. ノイズ 除 去, 情 報 抽 出, 異 種 情 報 の 融 合 など. 動 的 システムの 観 測 ノイズ 除 去 : 最 適 フィルタ 情 報 抽 出 : 状 態 推 定 にて 不 良 設 定 問 題 を 解 決 異 種 情 報 の 融 合 :センサ 情 報 の 組 合 せも 容 易 人 間 を 含 む 不 確 かなシステムへの 適 用 も 開 始. 将 来 的 には, 人 工 知 能 と 呼 ばれる 一 連 の 技 術 と の 融 合 を 進 め, 自 律 移 動 ロボットや 自 動 運 転 な どにおけるコア 技 術 の 基 盤 を 形 成 したい.

6 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 実 用 化 に 向 けた 課 題 計 算 機 集 約 型 の 方 法 であり, 浮 動 小 数 点 数 の 高 い 計 算 性 能 を 持 つ 装 置 が 必 要. 並 列 計 算 に 適 したアルゴリズムの 性 質 から, GPGPUやFPGA 等 での 並 列 実 装 も 進 行 中. 利 用 環 境 の 整 備 を 進 め, 広 い 層 に 対 して 使 い 易 い 道 具 立 てを 提 供 し, 普 及 することが 必 要. 適 切 な 状 態 空 間 モデルの 構 築 が 重 要 だ が,この 部 分 は 人 手 で 行 っている.データから のモデルの 自 動 生 成 なども, 興 味 深 いテー 6

7 自 動 車 産 業, 日 常 ロボット, 家 電 製 品 などに 適 7 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 企 業 への 期 待 確 率 論 や 統 計 学 に 基 づく 方 法 論 だが, 偏 見 を 持 たず. 実 用 性 へのご 理 解 を 頂 きたい. コスト 面 での 課 題 は 残 るが, 従 来 法 での 困 難 を 解 決 し, 高 い 性 能 が 期 待 される. 理 論 面 での 検 証, 方 法 論 の 助 言,モデル 構 築, 実 装 技 術 のコンサルタントを, 大 学 側 が 担 当 可. ハードウエア 装 置 等 の 製 造 技 術 を 持 つ 企 業 との 共 同 研 究 にて, 利 用 環 境 整 備 を 進 める 事 を 希 望.

8 8 技 術 内 容 の 概 略 : 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) カルマンフィルタをはじめとする 状 態 推 定 技 術 の 発 展 形 パーティクルフィルタ: 非 線 形 非 ガウスモデル 向 け, 柔 軟 性 あり 逐 次 モンテカルロ 法 : 最 適 フィルタより 広 い 枠 組 み 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 検 出 前 追 跡 : 検 出 処 理 が 不 要 ( 検 出 時 のエラーの 影 響 を 受 けない) 複 数 対 象 の 同 時 追 跡 :PHD( 確 率 仮 説 密 度 )フィルタにて 定 式 化 逐 次 モンテカルロ 実 装 :PHDフィルタの 具 体 的 アルゴリズム 3. あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 異 種 情 報 の 融 合 : 連 言 か 選 言 か,あるいは 重 み 付 け 融 合 か? あいまい 測 度 の 活 用 : 連 言 融 合 を 必 然 性, 選 言 融 合 を 可 能 性 可 能 性 を 失 わずに,より 確 かな 追 跡 処 理 が 可 能.

9 9 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 従 来 技 術 とその 問 題 点 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 の 枠 組 みで, 複 数 の 対 象 を 区 別 しながら 同 時 に 追 跡 する 方 法 は, 理 論 としては1 次 近 似 であるPHD( 確 率 仮 説 密 度 )を 用 いるPHDフィルタと,その 逐 次 モンテカ ルロ 実 装 が 実 用 的 アルゴリズムとしてあるが, 対 象 の 座 標 を 検 出 する 前 処 理 を 前 提 とする 動 画 像 追 跡 としての 定 式 化 が 不 十 分 である 計 算 量 が 追 跡 対 象 の 個 数 に 応 じ 増 加 する 等 の 問 題 があり, 実 用 化 への 困 難 が 残 ってい

10 10 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 新 技 術 の 特 徴 従 来 技 術 との 比 較 検 出 前 追 跡 :Track-Before-Detect 検 出 処 理 にて 生 じ 得 る 致 命 的 なエラーの 影 響 を 大 幅 に 軽 減 できる. 画 像 中 の 不 鮮 明 な 対 象 であっても, 検 出 処 理 が 不 要 な 為, 追 跡 が 可 能 となった. 計 算 量 の 削 減 により,ほぼ 実 時 間 で 実 施 可 能. 複 数 の 方 法 による 画 像 特 徴 量 の 算 出 過 程 を 適 応 的 連 続 的 に 切 り 替 える 方 法 を 実 現 した.

11 11 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 想 定 される 用 途 車 載 カメラによる 自 動 車 前 方 の 動 画 像 に 映 る, 複 数 の 歩 行 者 や 自 転 車 等 の 同 時 追 跡. 上 記 以 外 でも, 動 画 像 において, 検 出 処 理 に 不 確 かさが 多 い 対 象 について, 適 用 が 可 能. 例 ) 赤 外 線 カメラ, 低 解 像 度, 宇 宙 デブリ 検 出 など カメラ 動 画 像 に 限 らず,レーザ 距 離 計 などの 異 種 センサとの 情 報 融 合 も 可 能. N.Ikoma and M.Koshiba, "Motion Estimation of Deformable Target over Infrared Camera Video in Coarse Resolution with Possible Frame-Out of Target by Particle Filter", The 10th Asian Control Conference 2015 (ASCC 2015), 6 pages, N.Ikoma, "On a Particle Filter based Visual Tracking over Dim Intensity Image having out of Field-Of-View", Proc. of the International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (IWACIII 2014), #07, 8 pages, 2014.

12 12 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 実 用 化 に 向 けた 課 題 時 系 列 情 報 を 活 用 した 状 態 推 定 により, 従 来 の 画 像 フレームごとに 独 立 な 処 理 と 比 べて, 追 跡 精 度 が 向 上 することを 定 量 的 に 評 価 済. シーン 中 の 複 数 対 象 の 相 互 隠 れに 未 対 応. レーザ 距 離 計 とカメラの 併 用 にて 距 離 情 報 を 取 得 し, 相 互 隠 れに 対 処 する 方 法 を 提 案 済 み. 実 時 間 デモシステムの 構 築 には 至 っておらず, 今 後 の 実 用 化 に 向 けた 更 なる 調 整 が 必 要. N.Ikoma, "Supplementation of Mutual Occlusion in Track-Before-Detect SMC-PHD Filter for Multi- Pedestrian Tracking with Omni-directional Camera and Laser Range Finder", Proc. of the Third International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (IWACIII2013), SS1-8, 2013.

13 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 企 業 への 期 待 未 着 手 課 題 の 実 時 間 デモシステムの 構 築 は, 並 列 計 算 技 術 を 本 手 法 へと 実 装 すれば 可 能. 複 数 異 種 センサ 融 合, 複 数 対 象 の 推 定 等 に 興 味 や 課 題 意 識 を 持 つ 企 業 との 共 同 研 究 を 希 望. 多 様 で 幅 広 い 応 用 が 可 能 : 交 通 シーンにおける 複 数 異 種 モビリティの 監 視 雑 踏 での 人 流 の 定 量 的 な 把 握 と 詳 細 分 析 群 生 生 物 の 動 きの 定 量 化 と 解 析 など( 他 にもいろいろ 可 能 ) 13

14 14 技 術 内 容 の 概 略 : 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) 1. 状 態 空 間 モデルと 状 態 推 定 ( 最 適 フィルタ) カルマンフィルタをはじめとする 状 態 推 定 技 術 の 発 展 形 パーティクルフィルタ: 非 線 形 非 ガウスモデル 向 け, 柔 軟 性 あり 逐 次 モンテカルロ 法 : 最 適 フィルタより 広 い 枠 組 み 2. 複 数 の 移 動 対 象 の 同 時 追 跡 検 出 前 追 跡 : 検 出 処 理 が 不 要 ( 検 出 時 のエラーの 影 響 を 受 けない) 複 数 対 象 の 同 時 追 跡 :PHD( 確 率 仮 説 密 度 )フィルタにて 定 式 化 逐 次 モンテカルロ 実 装 :PHDフィルタの 具 体 的 アルゴリズム 3. あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 異 種 情 報 の 融 合 : 連 言 か 選 言 か,あるいは 重 み 付 け 融 合 か? あいまい 測 度 の 活 用 : 連 言 融 合 を 必 然 性, 選 言 融 合 を 可 能 性 可 能 性 を 失 わずに,より 確 かな 追 跡 処 理 が 可 能.

15 15 3.あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 従 来 技 術 とその 問 題 点 複 数 異 種 センサの 情 報 融 合 における 課 題 異 種 情 報 の 高 付 加 価 値 センサを 用 いて,シーン の 情 報 をより 確 かに 得 ようとするとき, 各 センサに おける 情 報 抽 出 過 程 で 不 確 かさが 生 じる 場 合, 連 言 (AND) では 厳 し 過 ぎる 選 言 (OR) では 緩 過 ぎる 重 み 付 き 和 : 重 み 設 定 法 が 自 明 でない 等 の 問 題 があり, 解 決 すべき 課 題 が 残 っている.

16 16 3.あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 新 技 術 の 特 徴 従 来 技 術 との 比 較 あいまい 測 度 への 拡 張 : 可 能 性 と 必 然 性 従 来 は 確 率 測 度 ( 確 率 論 ) にて 扱 われていた 状 態 推 定 の 技 術 を 拡 張 し, 可 能 性 と 必 然 性 から 成 る あいまい 測 度 という 広 い 枠 組 みにした. わずかな 可 能 性 を 切 り 捨 てずに 保 持 したまま, 確 度 の 高 い 必 然 性 と 共 に 推 定 結 果 を 提 供 可 能. PHDフィルタの 逐 次 モンテカルロ 実 装 による 動 画 像 のTrack-Before-Detectにおいて, 実 時 間 に 近 い 高 速 性 を 持 つアルゴリズムを 提 案 した.

17 3.あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 想 定 される 用 途 動 画 像 中 の 複 数 対 象 追 跡 から, 人 の 主 観 を 含 む 応 用 まで 具 体 的 な 応 用 事 例 として, 天 井 カメラで 撮 影 した 動 画 像 シーンにおける, 人 々の 動 きを 追 跡. 画 像 から 得 られる2 種 類 の 特 徴 量 動 き 検 出 : 隣 接 2 時 刻 間 の 画 像 差 分 色 の 検 出 : 背 景 色 (コードブック 記 憶 )との 差 異 更 に 多 くの 特 徴 量 や 異 種 センサを 用 いた 応 用 可. 客 観 的 で 機 械 的 な 応 用 に 限 らず, 人 の 主 観 や 感 性 等, 非 合 理 性 が 際 立 つ 応 用 も, 可 能 性 あ 17

18 18 3.あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 実 用 化 に 向 けた 課 題 今 後, 更 に 研 究 が 進 み, 発 展 していく 分 野 現 時 点 では, 実 用 的 なアルゴリズムを 提 案 して いるが, 理 論 的 根 拠 を 明 確 にする 必 要 がある. 通 常 は 離 散 集 合 で 扱 われる あいまい 測 度 を, 連 続 変 数 である あいまい 変 数 として 定 式 化 し, それに 基 づく 状 態 空 間 モデルの 拡 張, 状 態 推 定 の 形 式 的 解 の 導 出,アルゴリズム 構 築 を 進 める. 主 観 や 意 思 決 定 過 程 を 含 めた 技 術 へと 発 展 し, 自 律 ロボットや 自 動 運 転 等 の 重 要 な 要 素 を 提 供.

19 3.あいまい 測 度 ( 可 能 性 と 必 然 性 )による 異 種 情 報 融 合 企 業 への 期 待 理 論 的 な 研 究 が 大 学 間 の 共 同 研 究 で 進 行 中. 様 々な 応 用 課 題 への 適 用 事 例 を, 複 数 企 業 との 共 同 研 究 を 通 じて, 増 やしてゆきたい. 未 解 決 の 課 題 が 山 積 している 為, 長 期 的 な 観 点 からご 理 解 頂 ける 企 業 との 共 同 研 究 を 希 望. 日 常 生 活 空 間 で 活 動 するサービスロボット や, 自 動 運 転 技 術 等 で 必 要 となる, 主 観 的 な 意 思 決 定 過 程 と,それを 含 めた センサ 認 19

20 20 産 学 連 携 の 経 歴 2014 年 : 日 立 製 作 所 中 央 研 究 所 ( 東 京 ) 2012 年 ~ 現 在 : メガチップス( 新 大 阪 ) 2007 年 ~2011 年 : TOTO( 小 倉 ) 2008 年 ~2010 年 : トプコン( 東 京 ) 2008 年 ~2009 年 : フィックスターズ( 品 川 ) 2007 年 : 日 本 IBM( 東 京 ) 上 記 の 他 にも 自 動 車 関 連 企 業 との 連 携 実 績 あり.

21 本 技 術 に 関 連 する 知 的 財 産 権 (1/2 /2) 発 明 の 名 称 : 状 態 推 定 装 置 プログラムおよび 集 積 回 路 出 願 番 号 : 特 願 公 開 番 号 : 出 願 人 : 株 式 会 社 メガチップス 九 州 工 業 大 学 発 明 者 : 生 駒 哲 一 長 谷 川 弘 N.Ikoma, H.Hasegawa, and Y.Haraguchi, "Multi-target tracking in video by SMC-PHD filter with elimination of other targets and state dependent multi-modal likelihoods", 16th International Conference on Information Fusion (Fusion 2013), pp , N.Ikoma, Y.Haraguchi and H.Hasegawa, "On an evaluation of tracking performance improvement by SMC-PHD filter with intensity image of pedestrians detection over on-board camera using neural network", World Automation Congress 2014 (WAC), pp ,

22 22 本 技 術 に 関 連 する 知 的 財 産 権 (2/2 /2) 発 明 の 名 称 : 状 態 推 定 装 置 プログラムおよび 集 積 回 路 出 願 番 号 : 特 願 出 願 人 : 株 式 会 社 メガチップス 九 州 工 業 大 学 発 明 者 : 生 駒 哲 一 長 谷 川 弘 N.Ikoma and H.Hasegawa, "Fusion of Multi-modal Features in Particle Filter with Dual Weight of Belief and Plausibility for Track-Before-Detect Multiple Target Tracking", 17th International Conference on Information Fusion (Fusion 2014), Paper-ID:135, 8 pages, 2014.

23 23 関 連 する 研 究 成 果 等 [1] 生 駒 哲 一, パーティクルフィルタ 基 礎 から 最 近 の 動 向 まで, システム/ 制 御 / 情 報, Vol. 59, No. 5, pp , [2] 生 駒 哲 一, パーティクルフィルタによる 運 転 者 の 顔 姿 勢 および 両 手 挙 動 の 実 時 間 推 定, 自 動 車 技 術 会 論 文 集, Vol.44 No.3, pp , [3] N.Ikoma and G.Zhang, "Real-time Face Decorations of Enlarging Eyes and Whitening Skin in Video based on Face Posture Estimation by Particle Filter", Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.17 No.3, pp , [4] N.Ikoma and T.Ito, "GPGPU implementation of visual tracking by particle filter with pixel ratio likelihood", Proc. of 2012 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2012), pp , 2012 [5] N.Ikoma, "Multiple pedestrians tracking with composite sensor of laser range finder and omni-directional camera by SMC implementation of PHD filter", Proc. of 6th Int'l Conf. on Soft Computing and Intelligent Systems and 13th Int'l Sympo. on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2012), pp , [6] N.Ikoma and A.Asahara, "Real time color object tracking on Cell Broadband Engine using particle filters", Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.14 No.3, pp , "Best Paper Award 2013" for [7] N.Ikoma, R.Yamaguchi, H.Kawano and H.Maeda, "Tracking of Multiple Moving Objects in Dynamic Image of Omni-directional Camera Using PHD Filter", Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.12 No.1, pp.16-25, 2008.

24 24 お 問 い 合 わせ 先 九 州 工 業 大 学 イノベーション 推 進 機 構 産 学 連 携 URA 領 域 知 的 財 産 部 門 客 員 教 授 尾 仲 武 基 TEL FAX

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