自己組織化マップを用いた紫外分光画像による生地風合い判別
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概要
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ニューラルネットワークを用いた分光画像処理で生地の風合いを判別する.自己組織化マップで類似した輝度情報を持つピクセルに類似した色をわりあて, 生地の特徴を可視化する.画像は320〜400nmにおける5nmごとの紫外分光画像を用いる.単一の風合い判別を試みるため, 風合いの一つであるヌメリ度が異なるサンプルを用意した.ヌメリ度合いのつけ方として「構造によるヌメリ度」と「加工剤の種類によるヌメリ度」にわけた.結果として, 次の二つを実証した.「構造によるヌメリ度」は今回の手法で判別できる可能性を残した.一方, 「加工剤の種類によるヌメリ度」は紫外可視分光カメラの輝度値取得段階で, 差が得られなかった.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 2001-02-23
著者
-
武藤 佳恭
慶應義塾大学政策メディア研究科
-
岩田 高明
慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス
-
岡 宗一
慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス
-
武藤 佳恭
慶應義塾大学 環境情報学部
-
武藤 佳恭
慶應義塾大学
-
岡 宗一
慶應義塾大学
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