屋外環境における光源の変化に頑健な物体認識手法
仲田 昌司 (1351078)
ロボットビジョンでは,物体認識をしなければならないが,色の認識は難しい. なぜならば,ロボットは移動するので多様な照明光の元で活動するが,照明光の 変化によって,物体の色の見えが変化してしまうからである.そのため,照明光 に対してロバストな色情報処理が求められている.テンプレートマッチングをす る場合,照明光と物体色の掛け合わせで色の見えは変化することから,照明光分 をスケーリングすることによって,一律に取り扱うことができる.スケーリング の方法は多種に渡るが,ガンマ補正を考慮したスケーリングを行った.それによ り,効果的な結果が得られ.テンプレートマッチングの性能が上がった.