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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2025
  4. 2025-CVIM-240

偏光に基づくワンショット多クラス材質識別のための照明最適化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242267
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242267
d105452a-53a8-4a7d-8bb1-412ad8e2d2a7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM25240041.pdf IPSJ-CVIM25240041.pdf (2.8 MB)
 2027年1月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-01-14
タイトル
タイトル 偏光に基づくワンショット多クラス材質識別のための照明最適化
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州工業大学大学大学院情報工学府情報創成工学専攻
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
岡山大学学術研究院環境生命自然科学学域
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に有用な,非破壊かつ非接触の画像に基づく表面材質識別法を提案する. 提案手法では,偏光度や偏光角などの反射光の偏光特徴が,屈折率や鏡面反射率・拡散反射率などの材質に固有な性質に依存することに基づいて,画素ごとの識別を行う.特に,表面粗さや分光反射率を介して,偏光特徴が照明環境にも依存することに着目し,多波長・多方向光源による偏光特徴の抽出と識別面の両方を,光源の明るさに非負値制約を課して同時に最適化することで, ワンショット偏光画像からの高精度な多クラス識別を実現する.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 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2025-CVIM-240, 号 41, p. 1-8, 発行日 2025-01-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:22:50.437843
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