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Hyperspectral color space for object recognition

Research Project

Project/Area Number 17K18096
Research Category

Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

Allocation TypeMulti-year Fund
Research Field Perceptual information processing
Intelligent robotics
Research InstitutionKeio University

Principal Investigator

OZASA YUKO  慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任助教 (20782098)

Project Period (FY) 2017-04-01 – 2019-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2018)
Budget Amount *help
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywordsハイパースペクトル / 物体認識 / マルチスペクトル
Outline of Final Research Achievements

Hyperspectral cameras can capture the small differences in characteristics between objects that were not captured by human eyes or RGB cameras. Although the HS camera may improve the accuracy of object recognition, it has not been discussed enough. We proposed a method for object recognition using hyperspectral data. Furthermore, we implemented the proposed method on the robot.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究成果は,ロボットの新しい眼として,ハイパースペクトルカメラが使われる未来を導くものである.従来のカメラは,同じ物体であったとしても,照明環境の違い等によって異なる色に撮影されてしまった場合に,物体認識が非常に困難であったが,ハイパースペクトルカメラはそのような違いに対しても頑健に物体を認識できることを実証した.ハイパースペクトルカメラがロボットの眼となれば,従来のカメラと比較し,詳細かつ精度の高い物体認識が可能となり,ロボットと人は,より安定して物体を介したコミュニケーションがとれるようになる.

Report

(3 results)
  • 2018 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2017 Research-status Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2019 2018 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Int'l Joint Research] Bogazici University(トルコ)

    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 画像類似度を用いた未知画像検出のためのNon-Maximum Suppression2019

    • Author(s)
      本間 喜明,菊池 俊基, 小篠 裕子
    • Organizer
      動的画像処理実用化ワークショップ
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 葉の3次元点群画像を用いた生育状況に頑健なRe-Identificationのための特徴抽出手法の評価2018

    • Author(s)
      安藤 隆平,小篠 裕子,郭 威
    • Organizer
      映像メディア学会冬季大会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 1次元畳込みニューラルネットワークを用いたハイパースペクトルデータのクラス分類2018

    • Author(s)
      菊池 俊基, 小篠 裕子
    • Organizer
      画像の認識・理解シンポジウム
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] RGB画像からの物体検出と三次元基本形状推定2018

    • Author(s)
      八馬 遼, 小篠 裕子, 斎藤 英雄
    • Organizer
      画像の認識・理解シンポジウム
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] CNN-based Superquadric Parameter Prediction via RGBD Image2018

    • Author(s)
      Ryo Hachiuma, Yuko Ozasa, and Hideo Saito
    • Organizer
      IEEE International Symposium on Artificial Intelligence for ASEAN Development
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Multi-task CNNを用いた単眼RGB画像からの超二次関数推定2018

    • Author(s)
      八馬 遼,小篠 裕子,斎藤 英雄
    • Organizer
      研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] CNN-based Superquadric Parameter Prediction via RGBD Image2018

    • Author(s)
      Ryo Hachiuma, Yuko Ozasa, and Hideo Saito
    • Organizer
      The First International Symposium on AI for ASEAN Development
    • Related Report
      2017 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Person Re-identification by Deep Part Learning2018

    • Author(s)
      Hilal &Ozdemir, Yuko Ozasa, Hideo Saito and Lale Akarun
    • Organizer
      The International Workshop on Frontiers of Computer Vision 2018
    • Related Report
      2017 Research-status Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2017-04-28   Modified: 2020-03-30  

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