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ランダムサンプルコンセンサスを用いた光学的アラインメントに基づく物体認識

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  • ランダムサンプルコンセンサス オ モチイタ コウガクテキ アラインメント ニ モトヅク ブッタイ ニンシキ
  • Object Recognition Based on Photometric Alignment Using Random Sample Consensus

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3枚の基底画像を用いて任意方向の点光源下の拡散反射成分とattached shadowを表現する手法は,光学的アラインメント(photometric alignment)と呼ばれている.本論文では,照明変化をともなう物体認識の問題に対して,光学的アラインメントに基づく認識手法を提案する.提案手法では,テスト画像に含まれるハイライトや影などの外れ値を考慮し,基底画像の推定においても利用されているRANSAC(RANdom SAmple Consensus)を用いて,テスト画像を安定に再現する.提案手法の有効性を示すために,顔画像データベースYale Face Database Bを用いた認識実験を行い,RANSACが,基底画像の推定だけでなく認識にも有効であることを確認した.

Photometric alignment is a technique that represents both diffuse re flection components and attached shadows under an arbitrary point light source with three basis images. In this paper, we propose a method based on photometric alignment for object recognition under varying illumination. In order to synthesize a test image reliably in the face of outliers such as specular reflection components and shadows, our method utilizes RANSAC (RANdom SAmple Consensus) which has been used successfully for estimating the basis images. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments by using the Yale Face Database B and confirmed that RANSAC is effective not only for estimation of the basis images but also for object recognition under varying illumination.

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