Color Recognition in Challenging Lighting Environments: CNN Approach

要約

光は人間の視覚でも機械の視覚でも重要な役割を果たしており、知覚される色は常に周囲の照明条件に基づいています。
研究者たちは、コンピューター ビジョンの応用のための色検出技術の強化に取り組んでいます。
彼らは、異なる色検出アプローチを使用して提案されたいくつかの方法を実装しましたが、それでも埋めることができるギャップが存在します。
この問題に対処するために、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づく色検出方法が提案されています。
まず、エッジ検出セグメンテーション技術を使用して画像セグメンテーションが実行され、オブジェクトが特定されます。その後、セグメント化されたオブジェクトが、さまざまな照明条件でオブジェクトの色を検出するようにトレーニングされた畳み込みニューラル ネットワークに供給されます。
私たちの方法は、さまざまな照明条件下での色検出の堅牢性を大幅に向上させることができることが実験的に検証されており、私たちの方法は既存の方法よりも優れた結果を達成しました。

要約(オリジナル)

Light plays a vital role in vision either human or machine vision, the perceived color is always based on the lighting conditions of the surroundings. Researchers are working to enhance the color detection techniques for the application of computer vision. They have implemented proposed several methods using different color detection approaches but still, there is a gap that can be filled. To address this issue, a color detection method, which is based on a Convolutional Neural Network (CNN), is proposed. Firstly, image segmentation is performed using the edge detection segmentation technique to specify the object and then the segmented object is fed to the Convolutional Neural Network trained to detect the color of an object in different lighting conditions. It is experimentally verified that our method can substantially enhance the robustness of color detection in different lighting conditions, and our method performed better results than existing methods.

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