対話を用いた物体認識のためのローカルな照度変化を考慮した色変換の学習(画像認識, コンピュータビジョン)
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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.本研究では, 外部照明と内部照明の2種類の光源がある冷蔵庫内のシーンを対象として, シーン内での照度変化を考慮して色変換を学習する.これらの照明の影響による色変換を, 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.外部照明の照度変化については光源との位置関係による影響が強いため, 冷蔵庫内の位置との関係を学習することで対応する.一方, 内部照明の照度については, 光源との位置関係に加えて, 物体自身の光の透過率や照明を遮る物体の有無による影響があるため, 冷蔵庫内の位置が同じでも物体の種類や物体配置が異なる場合にはその値が変化する.そこで, 学習時には観測ごとに最も合う内部照明照度を当てはめておき, 物体認識時には, 徐々に内部照明照度を変化させながら認識を試みて, 認識が成功したときの照度をその場所の物体への内部照明照度とすることで対応する.これにより, シーン内での照度変化に対応したより正確な色変換を実現する.最後に, 様々な照明条件下での冷蔵庫内シーンにおける物体の抽出と識別の実験を行い, 本手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-05-01
著者
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