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雨天や夜間の見にくい画像、視認性を高める新手法をシンガポールの研究者が開発
シンガポールのYale-NUS Collegeは、2021年7月19日(シンガポール時間)、コンピュータビジョンを改善す... シンガポールのYale-NUS Collegeは、2021年7月19日(シンガポール時間)、コンピュータビジョンを改善する3種類の手法を発表した。 1番目は夜間に撮影した画像にある人工光の影響を抑えるもの。2番目は雨天の画像に現れている雨の影響を抑えるもの。3番目は複数人が重なって見える画像から人物の姿勢を推定する精度の高い手法だ。 雨天や夜間に撮影した画像には固有のノイズが入る 夜間に撮影した画像は、人工光によるノイズの影響を受ける。雨天の画像は雨の筋や雨もや(ベール)の影響を受ける。 自動監視システムや自動運転車など、多くのコンピュータビジョンシステムは入力画像の視認性が良好ではない場合、性能が低下し、場合によっては動作しなくなる。Yale-NUS Collegeの研究チームが開発した新手法は、これらのシステムの性能を向上させる可能性があるという。 研究チームは夜間の画像と雨天の画像の
2021/07/29 リンク