ポスター発表 - 鏡面反射光の除去による画像認識の精度向上

「鏡面反射光の除去による画像認識の精度向上」というテーマで，ポスターセッションにて発表しました。

 

 

 

もともとの研究動機として，野菜や果物などの画像認識AIを使って商品を認識するアプリを開発したいという出発点からスタートしました。さすがにジャガイモの品種まで識別することは不可能だろうという予想をしていましたが，Microsoftのクラウドサービスを使って実際にやってみると比較的良い精度で分類できそうな感触が得られました。しかし，実際の店舗では透明パッケージに入っているうえ，天井の強いLED光源による反射光がノイズとして認識の精度を下げてしまいます。そこで，単一の画像から鏡面反射光成分を除去しようと，空間フィルターやガンマ補正，HSV変換など，あらゆる画像処理アルゴリズムを試し，ジャガイモの２つの品種について画像認識の精度が向上しました。

 

説明用のポスターを前にして，次から次へと来ていただく来場者の一人ひとりに，研究の内容と成果について丁寧に説明しました。

 

 

 

時間が経つにつれて多くの方々が集まって，ポスター会場は盛り上がってきました。CGやマルチメディア，芸術などの全国の専門家から沢山の質問とともに，今後の研究の方向性につながる温かい励ましやアドバイスをいただきました。

 

 

 

４月からスタートした学部３年次生による研究の成果について議論していただいた全ての皆さまに，この場を借りて，感謝の気持ちを申し上げます。ありがとうございました！

 

 

 

鏡面反射光の除去による画像認識の精度向上

画像認識の技術は，コンピュータの性能向上とともに応用範囲を広げ，多様な分野で社会実装が進められている。例えば，小売店において陳列されている商品の画像から，その商品に関する情報を認識することは重要な応用の一つである。ところが，商品を認識して必要な情報を抽出するとき，天井照明などの光源によって発生するパッケージ表面の鏡面反射光はノイズとして作用し，コンピュータによる画像認識の精度が落ちてしまう。そこで，画像認識に対する精度を向上させるため，1枚の画像から空間フィルタを適用するだけで，鏡面反射光を除去することができ，画像認識の精度が向上した実験の結果について述べる。

 

 

 

まだまだ目標額に到達していません (^^;

ぜひとも心温まるご支援をお願いいたします！

 

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https://readyfor.jp/projects/danlab2023