@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231942,
 author = {有川, 尚輝 and 前田, 涼汰 and 日浦, 慎作},
 issue = {20},
 month = {Jan},
 note = {自動走行車や家事ロボットなど生活空間における自動化が進展するなかで，シーン認識における材質識別の重要性が増している．コンピュータビジョン分野では，従来から色やテクスチャ，光沢など対象物体の様々な反射特性に基づく材質識別手法が提案されているが，中でも偏光は得られる情報量が多く，物体のテクスチャを高精細に撮影できない遠方からの材質識別が可能であるなど有用性が高い．しかし偏光反射特性の計測では，入射光の偏光状態を変化させて物体に照射し，その反射光をカメラで計測する必要があり，偏光反射特性を完全に取得するには時間を要する．偏光反射特性のうち一部を得ることでも材質識別は可能であるが，その場合，どのような計測を行うのが最適であるかは明らかになっていない．そこで本研究では，分類器の学習に加え，入射光と反射光の偏光状態を制御する偏光素子の回転角および組み合わせも同時に最適化する．これにより，少ない撮影枚数でも高精度な材質識別が可能になることを示す．},
 title = {偏光計測系と分類器の同時最適化による材質認識},
 year = {2024}
}