2010 Fiscal Year Annual Research Report
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22700180
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
高松 淳 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (90510884)
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| Keywords | ビジョン / 屋外 / フォトメトリ |
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| Research Abstract |
仮想現実感のための屋外実物体モデリングへの利用など、屋外でコンピュータビジョンの技術を利用したいという欲求に答え、異なる屋外光源のもとで撮影された2枚の画像から、光源に不変な色情報を画像ノイズに頑健に求める手法の構築を目指した。実際の計測により屋外光源および画像ノイズの確率モデル化をおこない、事後確率最大化法による推定のための評価関数の構築をおこなった。その評価関数が滑降シンプレックス法により最適化できることも示した。実験により従来の決定論的な手法に比べ1.5倍ほど精度の向上を図ることができた。また空間的ななめらかさ拘束を付与し、前述の手法による最適化の結果からスタートして、ICM法を用いて最適化するアルゴリズムを構築した。空間的ななめらかさを利用することで従来法に比べ2倍ほど精度の向上を図ることができた。ただし、なめらかさ拘束の適用の仕方にはさらなる改良が可能であることが実験結果より推測されている。単一画像からの推定手法の構築のために、1枚の画像の中から異なる光源(例えば日なたと日陰)で照らされた同一表面色領域をベイズ推定に基づき抽出する手法の定式化をおこなった。重点的サンプリングを利用することで計算の高速化も図った。しかし、現状では様々な色を含む画像において、十分な抽出能力が得られていないことを実験的に確認した。今後の課題として、さらなる事前知識を導入することによって、同一表面色領域を抽出し、それを手がかりに単一画像からの推定手法の構築を目指す。
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