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J-GLOBAL ID：201702253860672199   整理番号：17A0967431

反射率マップを用いた自然照明下での材料分類【Powered by NICT】

Material Classification under Natural Illumination Using Reflectance Maps

著者 (4件)： Georgoulis Stamatios ,  Vanweddingen Vincent ,  Proesmans Marc ,  Gool Luc Van
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WACV  ページ： 244-253  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚材料認識に関する研究は伝統的にテクスチャ解析に基づいている。高齢研究はunclutteredシーンに焦点を当ててきたが,より最近の寄与は,材料認識「野生における」を可能にした。いくつかの物体は,非組織化表面を持つが,。特に人工例は多数である。ような場合に使用するのに最も明らかなキューは,反射情報を提供すると思われる。しかし,影響する方法は不足している。推定よりもスカラーアルベドのが必要であり,より完全な反射率モデルを導出しなければならないことが明らかになった。広範な実験室装置を使用するよりもむしろ,単一画像におけるそれらの出現を捕捉するために,未知の照明下での材料分類を実行する物体の3次元形状と規則的な市販カメラ必要とするだけであることをシステムを提案した。この目的のために,自然照明下におけるsinglematerial球の2D画像からの反射率マップの材料分類のための適切な低次元多様体を学習するために識別事前分布を用いたGauss過程潜在変数モデル(GPLVM)に依存している。合成と実データから生成された実験に基づいて,この方法を評価した。テクスチャ(または物体認識)なし認識材料は些細な問題ではないが,提案手法では,約75%の認識精度,ヒューマンパフォーマンスよりも約27%高いを達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *反射率 ,  物体認識 ,  カメラ ,  *自然照明 ,  Gauss過程 ,  画像 ,  多様体 ,  視覚 ,  *照明 ,  ヒューマンパフォーマンス
準シソーラス用語： 認識精度 ,  テクスチャ ,  事前分布 ,  三次元形状 ,  テクスチャ解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 反射率 ,  マップ ,  自然照明 ,  分類