@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00053273,
 author = {村瀬, 洋 and NayarShreeK.Nayar and Hiroshi, Murase and Shree, K.Nayar.},
 issue = {104(1994-CVIM-091)},
 month = {Nov},
 note = {3次元物体は照明条件によってその見かけが大きく変化する。本報告では，照明条件を能動的に制御することにより精度の高い物体認識が可能となることを示した。さまざまな物体の方向，さまざまな照明条件で収集した画像データをパラメトリック固有空間で表現する。パラメトリック固有空間は連続的に変化する画像系列を，KL展開で圧縮したのちその空間上での多様体で表現する手法で，著者らがAppearance?baseの物体認識のための画像表現法として提案したものである。物体ごとに表現される多様体間の距離を離すように照明を制御することにより，認識精度の高い認識システムが実現できることを示した。ここでは，照明条件として光源の向き，光源の色をプランニングする実験を行った。, This paper addresses the problem of illumination planning for robust object recognition in structured environments. Given a set of objects, the goal is to determine the illumination for which the objects are most distinguishable in appearance from each other. For each object, a large number of images is automatically obtained by varying pose and illumination. Images of all objects, together, constitute the planning image set. The planning set is compressed using the Karhunen-Loeve transform to obtain a low-dimensional subspace. For any given illumination, objects are represented as parametrized manifolds in the subspace. The minimum distance between the manifolds of two objects represents the similarity between the objects in the correlation sense. The optimal illumination is therefore one that maximizes the shortest distance between object manifolds. Results produced by the illumination planner have been used to enhance the performance of an object recognition system.},
 title = {物体認識における能動的照明プランニング},
 year = {1994}
}