誰に似ているのか？ゲート付きオートエンコーダを用いた親子間類似性の評価

近年、ソーシャルネットワーク上の画像共有の急激な拡大に伴い、顔認識技術への関心が高まっている。本研究では、「私は誰に似ているのか？」という問いに答えるため、深層学習を用いた親子間の外見的類似性を評価する困難なタスクに着目する。人間はこの作業を偶然よりも高い精度で行えることが知られているが、そのメカニズムについてはまだ明確でない[2]。一方、近年の人類学的研究[24]により、特に類似性を判別する上で重要な特徴量が特定されている。本研究では、単に高精度な類似性検出システムを構築するだけでなく、人類学的知見とコンピュータビジョン技術のギャップを埋めることを目的としている。さらに、以下の2つの核心的な問いに答えることを目指す：1) 子どもは親に似ているのか？ 2) 子どもはどちらの親により似ているのか？ 本研究では、ゲート付きオートエンコーダーによって抽出された特徴量とメトリクスを統合し、親子関係を明確に識別するための最適な、いわゆる「遺伝的特徴量」を学習する判別型ニューラルネットワーク層を採用したアルゴリズムを提案する。また、自動的に検出された特徴量と人類学的調査で得られた特徴量との相関関係についても分析を行う。その結果、特定の関係（父-息子、母-娘など）および汎用モデルにおいて、既存の最先端技術よりも3～10%の性能向上を達成した。