セミナー番号:A170224(顔情報)
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー

新サービスを喚起する
「顔」の情報分析・解析・合成とアプリケーション技術

~要素技術、産業応用、進化的機械学習、認知の脳科学~

性別や年齢等を推測する指標として、あるいはその表情や視線に隠された状態や心理を読もうとして、人間は様々な情報を得ようとして「顔」を認知しています。当セミナーではそんな顔にフォーカス。顔の情報の分析技術、顔画像の合成技術、機械学習による応用、そもそもの顔認知の脳科学的理解など、顔から得られる情報を産業応用するために進展している技術の現状や、新ビジネス創出に向けての情報収集に、是非お役立てください。

このセミナーの受付は終了致しました。
【更新情報】
2月15日更新:第4部の注記事項を取り下げました。終了時刻の繰り上げなく全講演を予定しております。
1月24日更新:第3部、4部の講演順を変更しました。
日時 2017年2月24日(金)  10:00~16:50
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第3講習室
会場地図
受講料(税込)
54,000円 ( S&T会員受講料 51,300円 ) S&T会員登録について

定価:本体50,000円+税4,000円

会員:本体47,500円+税3,800円

【キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の27,000円)】
  ※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
     ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
     ※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で追加受講できます。
  ※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
   (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
  ※他の割引は併用できません。
備考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
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講師

第1部 (10:00~11:20) 
 顔画像の分析・合成技術の最先端とコンテンツクリエーション
 早稲田大学 理工学部 応用物理学科 教授 工学博士 森島 繁生 氏
 【専門】知能情報学、コンピュータグラフィックス、画像認識、音響処理 【研究室HP
2015年 SIGGRAPH ASIA Kobe  Co-chair
2016年 画像電子学会ビジュアルコンピューティング研究会委員長

第2部 (11:35~12:55) 
 進化的機械学習による表情認識とその応用 
 横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 工学博士 長尾 智晴 氏
 【専門】知能情報学,進化計算法,画像処理,ニューラルネットワークなど 【研究室HP
2008年に横浜国立大学発ベンチャーである(株)マシンインテリジェンスを起業して取締役CTOを兼任中.産学連携に力を入れており,これまで累計120社以上,常時5~10社の企業などと共同研究を実施中.

第3部 (13:55~15:15)
 顔認知の脳科学 ~ヒトにとっての顔の重要性とその認知機構~ 
 自然科学研究機構 生理学研究所 教授 医学博士 柿木 隆介 氏
 【専門】神経内科、神経科学
文部科学省、厚生労働省、環境省等の大型研究プロジェクトの責任者を務める。
特に、2008-2012年は、文部科学省新学術研究「顔認知」(総予算8億円)の研究責任者

第4部  (15:30~16:50)
 顔情報の自動車分野での実用事例 ~ドライバーステータスモニターの開発~
 (株)デンソーICT技術2部 製品統括室 担当次長 大見 拓寛 氏
 【専門】ドライバーモニターの開発
 ※ 第4部講演は急遽 都合により中止となる場合がございます。その際は配布予定だった資料のみの配布となり、
    講演会終了時刻が前倒しとなる場合がございます。予めご了承ください。

プログラム

第1部 顔画像の分析・合成技術の最先端とコンテンツクリエーション

 早稲田大学森島研究室が今日まで取り組んできた顔画像の分析技術、合成技術に関して、その要素技術の詳細について解説し、様々なアプリケーションを通して、過去から現在までの技術発展について解説する。 

1.CG技術の進化に関して
  モデリング・レンダリング・アニメーションの観点からCG技術を概観する
2.パフォーマンスキャプチャの現状に関して
  顔や全身のモーションを取得して、コンテンツを生成するプロセスについて述べる
3.顔モデリングに関する技術解説
  3次元構造復元の研究の進展について
4.顔レンダリングに関する技術解説
  半透明物体のリアルタイムレンダリング技術
5.顔アニメーションに関する技術解説
  リップシンクアニメーション、ビデオ翻訳システム
6.顔の個性表現に関する技術
  年齢特徴、キャラクタの特徴再現
7.応用システムとしての進化
  FutureCastSystemからDancingSnapShotまで
8.アニメ、ノンフォト系映像への応用
  アニメキャラクタ合成における課題とそに取り組み
9.全身モーション合成の課題
  肉揺れシミュレーション技術
10.音楽情報処理との融合
  OngaCRESTからOngaACCELでの取り組みと今後の課題 

  □質疑応答・名刺交換□

[得られる知識]
顔画像処理に関する早稲田大学森島研究室の現状、State-of-the-artな顔分析・合成関連技術

[キーワード]
顔の分析・合成、 コンピュータグラフィックス、パフォーマンスキャプチャ、モーション生成、音とCGの融合、視聴者参加型エンタテインメントシステム   


第2部 進化的機械学習による表情認識とその応用 

 近年,ディープラーニング(深層学習)に代表される統計的機械学習に注目が集まっているが,信頼性の高い認識器を作るには大量の学習データが必要であったり,生成される認識器がブラックボックスになるなどの課題があることが知られている.これに対し,講師らが推奨している『進化的機械学習』は,統計的機械学習の発展形として注目が高まりつつある.本セミナーでは,進化的機械学習の考え方と,その表情認識への適用・社会実装など,次世代の機械学習を用いた顔解析技術について,専門外の人にも分かり易く,平易に解説する.

1.統計的機械学習から進化的機械学習へ
 1.1 人工知能の発展の歴史について
 1.2 統計的機械学習とは?
 1.3 ディープラーニング(深層学習)の光と影
 1.4 次世代の機械学習『進化的機械学習』とは?

2.進化的画像処理と進化的画像認識
 2.1 進化的画像処理とは?
  2.1.1 進化的画像処理の原理
  2.1.2 進化的画像処理の応用例
 2.2 進化的画像認識とは?
  2.2.1 進化的画像認識の原理
  2.2.2 進化的画像認識の応用例

3.表情認識技術とその社会実装
 3.1 顔の抽出技術と現状と課題
 3.2 表情認識技術の現状と課題
 3.3 微表情の解析・認識の必要性
 3.4 進化的機械学習による表情認識
 3.5 表情認識の社会実装について

4.まとめ

  □質疑応答・名刺交換□
 


第3部 顔認知の脳科学 ~ヒトにとっての顔の重要性とその認知機構~


 近年、「顔認知機能」の研究が非常に盛んになってきた。顔認知は言語認知と並んで、人間が社会生活を送る上で最も重要な機能と考えられるようになってきたからである。「顔認知機能」の障害は教育現場においても様々な問題を生じている可能性がある。特に近年、自閉症の原因の1つとして「顔認知機能の障害」が考えられており、臨床的研究も急速に進んでいる。本講演では、私達がこれまで行ってきた研究を中心に、機能的MRI、脳波、脳磁図、近赤外線分光法といった神経イメージング手法を用いた顔認知機構研究の現状を紹介する

1.静止顔の認知機構
 1.1 活動部位の解明、
 1.2 倒立顔現象の生理学的解明

2.赤ちゃんにおける顔認知機能発達の解明
 2.1 活動部位の解明、
 2.2 横顔認知機構の解明、
 2.3 表情認知機構の解明、
 2.4 母親顔認知機構の解明、
 2.5 大人顔と赤ちゃん顔認知の相違点、

3.意識にのぼらないような顔刺激(サブリミナル刺激)に対する反応
 3.1 顔、文字、無意味な点を見た時の脳反応の相違
 3.2 サブリミナル刺激が。その後の刺激に対する影響、

4.他人の「目(視線)の動き」を認知する機能の解明
 4.1 活動部位の解明、
 4.2 視線方向の影響、
 4.3 視線認知における顔の他の部位(口など)や顔の輪郭の影響
 4.4 「おもてなし」の心と顔認知の解明

5.各種疾患における顔認知
 5.1 自閉症
 5.2 注意障害・多動性障害(ADHD)
 5.3 神経性やせ症(神経性食欲不振症)

6.顔認知に関する不思議な現象

  □質疑応答・名刺交換□

[得られる知識]
顔認知という、言語と並んで社会生活に不可欠な脳機能について、わかりやすく理解できる。マーケッティングにも応用可能である。 
[キーワード]
顔認知、脳科学、神経イメージング 


第4部 顔情報の自動車分野での実用事例 ~ドライバーステータスモニターの開発~
※第4部講演は急遽 都合により中止となる場合がございます。その際は配布予定だった資料のみの配布となります。

 自動車における重大事故の最大原因はヒューマンエラーと言われており、居眠りや脇見といったドライバの不安全状態をセンシングすることの重要性が高まっています。当社では、ドライバの顔の状態をカメラ画像により検知し、衝突安全ブレーキの先出しを支援するセンサを開発、すでに大型トラックおよび大型バスで実用化されています。またこのセンサは衝突危険性がない場面においてもドライバの異常を検知し警報するアプリケーションとしても使われております。このような機能をユーザに受け入れてもらうには、誤警報をいかに低減するかが重要なポイントになります。画像処理を用いたドライバーセンシングの開発事例は多くありますが、太陽光や個人差、メガネ着用などの影響下で安定して検知できることが強く求められます。本講演ではその開発事例について説明いたします。

 さらに、ドライバーモニターは今後は高度運転支援車両への搭載が期待されています。
乗用車向けのドライバーモニターでは、これまでの安全安心機能に加え、利便快適機能も求められることが予想されます。センサ用途を拡充することは歓迎されますが、ロバスト性の低いセンサで誤警報や誤作動を誘引しユーザの不信感を招かないようシステム評価の重要性を訴えます。

1.ドライバーステータスモニターの必要性

2.ドライバ状態センシングの概説
 2.1 眠気発生のメカニズム
 2.2 眠気状態センシング手法
 2.3 眠気状態の評価指標

3.ドライバーステータスモニターの開発
 3.1 センシング手法の選定
 3.2 システム構成
 3.3 撮像技術
 3.4 画像認識アルゴリズム
 3.5 画像センサを用いた眠気推定技術
 3.6 システム評価の方法とロバスト性評価
 3.7 生体安全性

4.実車環境における課題と対応事例
 4.1 光学フィルタによる不要波長光の除去
 4.2 撮像タイミングに同期した近赤外照明のパルス発光
 4.3 画像処理結果をフィードバックした撮像制御

5.アクチュエーション事例

6.自動運転時代のドライバーステータスモニター


  □質疑応答・名刺交換□

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