@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216165,
 author = {王, 超 and 川原, 僚 and 岡部, 孝弘},
 issue = {29},
 month = {Jan},
 note = {物体表面の材質そのものや傷・錆などの状態を識別することは，外観検査などにおいて重要である．本研究では，材質の見えが光源の色と方向の両方に依存することから，多波長・多方向光源下で撮影された単一カラー画像を入力として識別を行う．複数光源を同時に点灯して画像を撮影するとき，重ね合わせの原理から，複数光源（下の画像）と単一光源（下の画像）の関係は，1 × 1 の畳み込みカーネルを用いて表現できる．したがって，畳み込みカーネルで表現される照明環境と非線形関数で表現される特徴抽出の両方を，データ駆動で同時に最適化するネットワークを提案する．さらに，光源の強度に非負値制約とスパース制約を課すことで，少数の光源下で撮影された単一カラー画像からの識別を実現する．従来手法との比較を行い，提案手法の有効性を示す．},
 title = {表面材質識別のための照明環境と特徴抽出の同時最適化ネットワーク},
 year = {2022}
}