著者

中山 惠太 白川 真一 矢田 紀子 長尾 智晴

出版者

進化計算学会

雑誌

進化計算学会論文誌 (ISSN:21857385)

巻号頁・発行日

vol.3, no.2, pp.12-21, 2012 (Released:2012-06-11)

参考文献数

12

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Non-photorealistic rendering (NPR), a research about non-photorealistic images is a major field of research in image processing. Painterly rendering is a method that creates artistic images based on photo images and important in NPR. Recently, painterly rendering methods using evolutionary algorithm are studied. Those studies have intended to optimize the process of creating artistic images by using evolutionary algorithm. Most of those studies have focused on generating and placing strokes as a painting operation. On the other hand, some researchers proposed painterly rendering methods using existing art images. They have created painting images which have unique colors and textures of existing art images, called “painting style”. We propose a new method to create artistic images based on photo images and existing art images by using Genetic Algorithm (GA). Our method operates putting the “patches” on a canvas image repeatedly as a painting operation. We generate the “patches” by copying a part of the existing art images and put them on the canvas image in mutation of GA. We exchange pixels in the same region of two canvas images in crossover of GA. In the process of optimization, our method brings the canvas image close to the photo images. Our method evolutionarily creates the painting images which have the painting styles of existing art images.

著者

森本 新之助 矢田 紀子 眞鍋 佳嗣

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集 2013 (ISSN:13434357)

巻号頁・発行日

pp.6-5, 2013-12-18 (Released:2017-06-05)

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There are many transparent or translucent objects in real world, for example glasses and plastics. However most of image recognition techniques use the object color information and these can't apply to transparent objects. This paper proposes a method for detection of transparent objects from image using texture analysis technics.

著者

武田 真人 矢田 紀子 長尾 智晴

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.94, no.10, pp.1631-1639, 2011-10-01

被引用文献数

1

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人は不審物に関する情報がなくても,普段見かけない物に注目し意識を向けることによって結果的に不審物を見つけることができる.このような検知が可能なのは,環境を繰り返し観測することによって次第に反応しなくなるように刺激が記憶されたり,反応しなくなるような領域が形成されたりすることで環境の通常状態といえるものが記憶されているためと我々は考えている.そこで本論文では,監視カメラに代表される固定カメラからの映像を用い,環境に応じてそのような通常状態を表現するネットワークモデルを提案する.実験では,車両や歩行者を検知対象の異常として定義した侵入物体検知問題を扱い,異常とされる領域への提案モデルの出力を評価することでその有効性を検証した.

著者

鎌田 悠太郎 矢田 紀子 眞鍋 佳嗣 内川 惠二

出版者

一般社団法人日本色彩学会

雑誌

日本色彩学会誌 (ISSN:03899357)

巻号頁・発行日

vol.37, no.5, pp.467-478, 2013-09-01

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本研究の目的は,人間の視覚特性であるカテゴリカル色知覚と色恒常性を考慮した色認識モデルを獲得し,これを用いて画像中の物体色の色認識を行うことである.画像中の色認識はコンピュータビジョンに非常に重要であるが,従来のカテゴリカル色知覚と色恒常性を備えたカテゴリカル色知覚モデルは画像に対する認識精度が低かった.その原因として,従来モデルにおけるカテゴリ毎の学習量の偏りとカテゴリ境界付近の色に対する認識精度の低さがあげられる.そこで本論文では,カテゴリカルカラーネーミング実験の結果から作成する教師データのカテゴリ毎の学習量の偏りの均一化と,カテゴリ境界付近の色の認識にふさわしいデータ構造への変更を行い,新たなモデルを獲得する.そして,提案モデルに対してカテゴリ毎の認識精度の検証と,カテゴリ境界付近の色の認識精度の検証を行い,その色認識精度が従来のモデルより高いことを示す.また,提案モデルを画像に適用し,画像に対する色認識精度が高いことを示す.