対話を用いた物体認識のための照明変化への適応(画像処理,画像パターン認識)
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概要
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本論文ではユーザとの対話を用いた物体認識システムに必要な機能の一部として,様々な照明条件下で物体認識を行うための色変換の学習方法について述べる.システムは最初に対象となる物体のモデルをある基準の照明条件下で作成しておく.物体認識時の照明条件は物体モデル作成時のものとは異なるので,システムは認識時の照明条件に合わせて物体モデルの色を変換する必要がある.この色変換の推定には認識時に観測される一つの参照物体の色を用いる.色変換と参照物体の色の関係については,物体モデルの色と様々な照明条件下で観測したその物体の色と参照物体の色の組を用いて学習する.ただし,新しい環境下ではそのような色の組が蓄えられていないので,適当な関係を仮定して色変換する.そのような色変換を用いると物体認識に失敗することがあるが,その際にはユーザとの対話によって正しい物体を選択してもらう.そうして得られた正しい対応の色の組を用いて関係を更新する.そして物体を認識するごとに色変換の推定精度を向上させることで,ユーザの対話の負担を軽減する.最後に,実際の冷蔵庫内のシーンを用いた実験により,本手法の有効性を示す.
- 2004-02-01
著者
-
槙原 靖
大阪大学工学研究科
-
槇原 靖
大阪大学大学院工学研究科
-
島田 伸敬
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科
-
滝澤 正夫
ミナト医科学株式会社中央研究所
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