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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

多波長・多方向光源下の単一偏光画像からの表面素材識別

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229853
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229853
d3b41180-93f2-4baf-b0a3-d84dcc46206f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-1P-04.pdf IPSJ-Z85-1P-04.pdf (821.7 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 多波長・多方向光源下の単一偏光画像からの表面素材識別
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
九工大
著者所属
九工大
著者所属
九工大
著者名 倉知, 美帆

× 倉知, 美帆

倉知, 美帆

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川原, 僚

× 川原, 僚

川原, 僚

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岡部, 孝弘

× 岡部, 孝弘

岡部, 孝弘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,外観検査の自動化などのために,非破壊かつ非接触の見えに基づく表面素材の識別法を提案する.提案手法では,被写体の見えが分光反射率,表面粗さ,屈折率などの被写体に固有な特性に依存することに着目して,画素ごとの識別を行う.具体的には,多波長・多方向光源下の偏光画像を入力として,素材による分光反射率,表面粗さ,屈折率などの違いを捉える.特に,多波長・多方向光源の明るさ,および,偏光チャネルの重みを,光源の明るさに非負値制約を課して最適化することで,ワンショットのモノクロ偏光画像からの高精度な識別を目指す.LEDクラスタとモノクロ偏光カメラからなるシステムを用いた実験を行い,提案手法の有効性を示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 105-106, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:23:26.552528
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