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J-GLOBAL ID：202002211510589177   整理番号：20A0861723

ファジィHSV推論システムを用いた色ベース物体カテゴリー化モデル【JST・京大機械翻訳】

Color-based Object Categorization Model Using Fuzzy HSV Inference System

著者 (5件)： Al-Hetar Abdulaziz M (Communication and Computer Eng., Taiz University,Taiz,Yemen) ,  Rassam Murad A. (Qassim University,Information Technology Dept.,Buraidah,KSA) ,  Shormani Osama (Mechatronics & Robotics Eng., Taiz University,Taiz,Yemen) ,  Salem Abdullah S. A. (Mechatronics & Robotics Eng., Taiz University,Taiz,Yemen) ,  Al-Yousofi Huthifa (Mechatronics & Robotics Eng., Taiz University,Taiz,Yemen)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICOICE  ページ： 1-6  発行年： 2019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： 色は物体の最も識別可能な特性の一つであり,広範囲の色が検出される必要がある。RGB色空間で撮影された画像は,輝度,飽和,および色スペクトルの合体の立体形状により,それらから3色以上の色を抽出するのが困難である。本論文は,HSV色空間を利用する色ベースのオブジェクトカテゴリー化モデルを提示した。このプロセスは,RGB空間を3つの主成分に変換することにより開始する。色相(色の波長),飽和(色の純度),および価値(濃淡レベルまたは明度)は,色分類が適用されるとき,各色の間の勾配により,ある種のあいまいさを引き起こす。そのために,画像中の色を分類する色相ファジィ集合を用いた。それらを用いて9つの異なる物体の色を同定し,それらを9つの一般的な純粋な色に分類した。次に,ファジィ集合によって抽出された色に基づいて,9つの異なる軌道において,PUMA560ロボットによって,分類プロセスを実行した。明るくて暗い物体を照明し,それらを望ましくない物体の第10の軌跡に置くために,ファジィ集合として飽和と値を修正した。このシステムをシミュレーションし,試験し,中間または高分解能カメラを用いて,正常または高度に構造化された光環境を持つ環境に対する勾配と変動による着色物体の検出におけるその有効性を証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  波長 ,  輝度 ,  色相 ,  *ファジィ集合 ,  カメラ ,  着色 ,  純度 ,  明度 ,  ロボット ,  高分解能 ,  曖昧さ ,  スペクトル ,  色空間
準シソーラス用語： 光環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： ファジィ ,  HSV ,  推論 ,  色 ,  ベース物体 ,  カテゴリー化 ,  モデル