形状特徴量を利用したパイル生地の状態にロバストな毛髪検出法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT21019

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2021/01/20

タイトル(英語): Robust hair detection method for pile fabrics using shape features

著者名: 高橋 基樹(東京理科大学),名取 隆廣(東京理科大学),相川 直幸(東京理科大学)

著者名(英語): Motoki Takahashi(Tokyo University of Science),Takahiro Natori(Tokyo University of Science),Naoyuki Aikawa(Tokyo University of Science)

キーワード: 形状特徴量|毛髪検出|画像処理|低解像度画像|Shape Features|Hair Detection|Image Processing|Low Resolution Images

要約(日本語): 近年リサイクルタオルの汚れや破れは、画像処理によって検品されている。_x000D_ しかし、この撮影環境において、毛髪の太さに対して画像の解像度が足りず、_x000D_ パイル生地のタオルに付着した毛髪を検出することが困難であった。_x000D_ そこで本稿では、パイル生地に付着した毛髪を低解像度画像においても毛髪を検出可能な方法を提案する。_x000D_ 提案法は、パイル生地と毛髪の形状の違いを考慮することで、パイル生地の状態にロバストな毛髪検出ができる。

要約(英語): Dirt and tears in recycled towels have been inspected by image processing in recent years._x000D_ However, in this imaging environment, it has been difficult to detect hair attached to pile fabric towels _x000D_ due to insufficient image resolution for the thickness of the hair._x000D_ In this paper, we propose a method for detecting the hair attached to pile fabric even in low resolution images by using shape features.

本誌: 2021年1月24日制御研究会

本誌掲載ページ: 21-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,476 Kバイト