Neural Networkによるカテゴリカル色知覚モデルを用いたシーン中の色認識
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概要
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本研究の目的は,人間が持つカテゴリカル色知覚と色の恒常性の機能を備えたモデルを獲得し,これを用いて未知の照明光下で撮影された画像中の物体色の色認識を行うことである.さまざまな照明条件で撮影された画像中の色認識はコンピュータビジョンやマシンビジョンに有効であり非常に重要であるが,色恒常性を解決する手法はいまだに確立されておらず,特に,人間の色覚特性を調べた心理物理実験の結果を利用した手法は提案されていない.そこで我々は,さまざまな照明条件下で行われたカテゴリカルカラーネーミング実験の結果をニューラルネットワークで学習することで色恒常性も考慮したカテゴリカル色知覚モデルを獲得し,このモデルを画像中の各画素の色認識に適用してモデルが人間と同じように色認識をできていることを示す.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-15
著者
-
長尾 智晴
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
長尾 智晴
横浜国立大学 大学院 環境情報学府
-
矢田 紀子
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
内川 惠二
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
矢田 紀子
横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻:(現)横浜国立大学大学院環境情報研究院
-
内川 恵二
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
-
内川 惠二
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
-
内川 惠二
東京工業大学
-
内川 恵二
東京工業大学 総合理工学研究科
-
内川 惠三
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
長尾 智晴
横浜国立大学
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