照明条件変動にロバストなファジィ色分類法について

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-030

グループ名: 【全国大会】平成22年電気学会全国大会論文集

発行日: 2010/03/05

タイトル(英語): On Robust Fuzzy Color Classification against Lighting Condition

著者名: 奥田 悟(電気通信大学),中野 和司(電気通信大学),桜間 一徳(電気通信大学)

著者名(英語): Satoru Okuda(The University of Electro-Communications),Kazushi Nakano(The University of Electro-Communications),Kazunori Sakurama(The University of Electro-Communications)

キーワード: ファジィ色分類|照明変動

要約(日本語): 現在，画像処理による移動体追跡等において物体の色を特徴量として扱う手法が注目されている．しかし，これまで研究されてきた多くの手法は，照明条件が変化することで物体の見え方が変化することを考慮していない．したがって，光源の明るさの変化や認識対象が影に入るなど，照明条件の変化が発生した場合に物体の認識ができなくなってしまう．そこで本研究では，ファジィ色分類を行うことで照明変化に対するロバスト性の向上を目的とする．RGB色空間中では，照明の明るさの変化に対して物体が反射する光の拡散成分は直線的に変化することが知られている．そこで主成分分析を行い，第一主成分軸を中心とした楕円柱状に色グレードをモデル化することでファジィ色分類を行った．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,485 Kバイト