Illumination Variations(조명 변형)란 무엇입니까?
Illumination Variations 조명 변형 - While these algorithms work well in a controlled environment, naturalistic driving conditions add new challenges such as illumination variations, occlusions and extreme head poses. [1] Vision-based localization and mapping in the agricultural environment is challenging due to the unstructured scene with unstable features, illumination variations, bumpy roads, and dynamic environmental objects. [2] The use of heterogeneous sensors can provide complementary information to overcome uni-modal challenges, such as noise, reverberation, illumination variations, and occlusions. [3] Given co-registered multi-temporal remote sensing images, the illumination variations and misregistration errors always lead to inaccurate change detection results. [4] In the area of computer vision, face recognition is a challenging task because of the pose, facial expression, and illumination variations. [5] The challenging problem of multiple objects tracking (MOT) is further complicated by factors such as occlusion, varying number of targets, illumination variations and objects' appearances which may be similar. [6] Person Re-Identification (Re-ID) is a challenging task due to large different appearances of people across disjoint views heavily influenced by many factors such as illumination variations, person pose variations, and view variations. [7] Automatic skin lesion segmentation in dermoscopic images is an essential requirement for making the computer-aided diagnosis (CADs) system, but efficiently segmenting skin lesions by using automated methods is not easy due to the factors such as color variations, illumination variations, presence of hair, etc. [8] Additionally, experimental results on face recognition databases show the performance advantage of MoG-LASSO over state-of-the-art methods in the presence of illumination variations. [9] However, unless the many research works being involved, there are still many challenges ahead including: the high changes in human body shapes, clothing and viewpoint changes and the conditions of system acquisition (illumination variations, occlusions, etc). [10] We demonstrate that the difference-log-contrast has wavelet-like properties that correspond well with the human visual system, while being robust to illumination variations. [11] Experiments reveal that our approach is effective in handling distractions, appearance changes, and illumination variations. [12] Gabor filters are included in every model to enhance robustness on illumination variations and face poses. [13] The HGR is a quite challenging task as its performance is influenced by various aspects such as illumination variations, cluttered backgrounds, spontaneous capture, etc. [14] Traditional framework composition consists of several constraints in stereo correspondences such as illumination variations in images and inadequate or non-uniform light due to uncontrollable environments. [15] Attracted by 3D LiDAR with accurate depth information and robustness to illumination variations, many 3D LiDAR SLAM methods based on scan-to-map matching have been developed. [16] Our proposed method aims at reducing the impact of weather conditions, shadowing and illumination variations on color-based markings detection algorithms. [17] The experimental results showed that this system and method was robust to The illumination variations and focussing. [18] It is also partially robust to illumination variations which is generally encountered during endoscopy. [19] Face recognition is a well-researched domain however many issues for instance expression changes, illumination variations, and presence of occlusion in the face images seriously affect the performance of such systems. [20] In spite of large research on 2-D face recognition, it suffers from low recognition rate due to illumination variations, pose changes, poor image quality, occlusions and facial expression variations, while 3D face models are insensitive to all these conditions. [21] This matrix is then applied to the RGB channel values obtained from a µPAD to correct for illumination variations. [22] The rigid and non-rigid motions of the face and illumination variations are the main challenges that affect the accuracy of heart rate estimation. [23] At present, the application of machine vision methods for roughness measurement in production sites is limited by its adaptability to illumination variations during the measurement. [24] The task of pedestrian detection in video surveillance applications will face challenges like dynamic background changes, false human detection (shadow), and illumination variations. [25] The extraction of invariant features in the presence of illumination variations is a difficult task. [26] In this paper, we propose Domain Adaptation Finger Vein Network (DAFVN) to narrow the domain shift between different illumination data domains and extract illumination-invariant features from finger vein images, improving the robustness to illumination variations. [27] Unlike the constraint frontal face condition, faces in the wild have various unconstrained interference factors, such as pose variations, illumination variations and occlusion. [28] Seismic images under complex overburdens such as salt are strongly affected by illumination variations due to overburden velocity variations and imperfect acquisition geometries, making it difficult to obtain reliable image amplitudes. [29] Illumination variations in the video sequences is a concern and a challenging issue as primary applications being object detection and video surveillance gets affected. [30] Reconstructing 3D point cloud models from image sequences tends to be impacted by illumination variations and textureless cases in images, resulting in missing parts or uneven distribution of retrieved points. [31] Overall, all these findings support the need for further improvements of current road lane detection algorithms to be robust against interference and illumination variations. [32] In this paper, an efficient approach is proposed for face recognition (FR) under pose and illumination variations. [33] However, the usually employed red–green–blue (RGB) cameras are sensitive to illumination variations and cannot work under dark situations. [34] Segmenting optic disc (OD) in abnormal fundus images is a challenge task because of many distractions such as illumination variations, blurry boundary, occlusion of retinal vessels and big bright lesions. [35] Despite eminent progress in recent years, various challenges associated with object tracking algorithms such as scale variations, partial or full occlusions, background clutters, illumination variations are still required to be resolved with improved estimation for real-time applications. [36] Different researches have been done in recent years, but because of different challenges such as occlusion, illumination variations, fast motion, etc. [37] It is robust in monotonic gray-scale changes caused by illumination variations. [38] Illumination variations or contrast ratio factors among frames are described by a full resolution multiplicative field. [39] As trackers, only formulated on RGB data, are usually affected by occlusions, appearance, or illumination variations, we propose a novel RGB-D tracking method based on genetic feature learning in this paper. [40] Unfortunately, the endoscopic vision is unavoidably degraded due to the illumination variations during surgery. [41] The uniqueness of DPIIER lies in the size of input images with different pose and illumination variations. [42] This paper aims at solving the problem of target drifting or losing due to the dramatic changes in the appearance of the target caused by the presence of severe target occlusion, background clutter, and illumination variations in video sequence. [43] In addition, experimental results demonstrate great accuracy in challenging cases (wearing glasses) and resilience to pose and illumination variations, achieving significant improvement over other existing methods. [44] Cross-modality face recognition aims to identify faces across different modalities, such as matching sketches with photos, low resolution face images with high resolution images, and near infrared images with visual lighting images, which is challenging because of the modality gap caused by texture, resolution, and illumination variations. [45] First, a local illumination change model is proposed and used to mathematically check whether a descriptor is invariant or not with respect to illumination variations between images. [46] Previous works have shown that face recognition with high accurate 3D data is more reliable and insensitive to pose and illumination variations. [47] In first stage, we propose to apply an algorithm for handling the illumination variations in image pairs. [48] Even though ReID has been intensively studied over the past years, it is still an active research area due to various challenges such as illumination variations, occlusions, view point changes and the lack of data. [49] This paper addresses the ReID problem with illumination variations and names it as Illumination-Adaptive Person Re-identification (IAReID). [50]이러한 알고리즘은 통제된 환경에서 잘 작동하지만 자연주의적인 운전 조건은 조명 변화, 폐색 및 극단적인 머리 자세와 같은 새로운 문제를 추가합니다. [1] 불안정한 특징, 조명 변화, 울퉁불퉁한 도로 및 동적 환경 개체가 있는 구조화되지 않은 장면으로 인해 농업 환경에서 비전 기반 위치 파악 및 매핑이 어렵습니다. [2] 이기종 센서를 사용하면 잡음, 잔향, 조명 변화 및 폐색과 같은 단일 모드 문제를 극복하기 위한 보완 정보를 제공할 수 있습니다. [3] 공동 등록된 다중 시간 원격 감지 이미지가 주어지면 조명 변화 및 등록 오류 오류로 인해 항상 부정확한 변경 감지 결과가 발생합니다. [4] 컴퓨터 비전 분야에서 얼굴 인식은 포즈, 표정 및 조명 변화로 인해 어려운 작업입니다. [5] 다중 물체 추적(MOT)의 어려운 문제는 폐색, 다양한 표적 수, 조명 변화 및 유사할 수 있는 물체의 모양과 같은 요인으로 인해 더욱 복잡해집니다. [6] 사람 재식별(Re-ID)은 조명 변화, 사람 포즈 변화 및 보기 변화와 같은 많은 요인에 크게 영향을 받는 분리된 보기에서 사람들의 큰 다른 모양으로 인해 어려운 작업입니다. [7] 더모스코프 영상에서 자동 피부 병변 분할은 CAD(Computer-Aided 진단) 시스템을 만들기 위한 필수 요건이지만 자동화된 방법을 사용하여 피부 병변을 효율적으로 분할하는 것은 색상 편차, 조명 편차, 모발 유무 등의 요인으로 인해 쉽지 않습니다. , 등. [8] 또한 얼굴 인식 데이터베이스에 대한 실험 결과는 조명 변화가 있는 상태에서 최신 방법보다 MoG-LASSO의 성능 이점을 보여줍니다. [9] 그러나 많은 연구가 수반되지 않는 한, 인체 형태, 의복 및 시점 변화의 높은 변화, 시스템 획득 조건(조도 변화, 폐색 등)을 포함하여 여전히 많은 과제가 있습니다. [10] 우리는 차이 로그 대비가 인간의 시각 시스템과 잘 일치하는 웨이블릿과 같은 속성을 가지면서 조명 변화에 강함을 보여줍니다. [11] 실험을 통해 우리의 접근 방식이 주의 산만, 외모 변화 및 조명 변화를 처리하는 데 효과적인 것으로 나타났습니다. [12] 모든 모델에는 Gabor 필터가 포함되어 조명 변화와 얼굴 포즈에 대한 견고성을 향상시킵니다. [13] HGR은 성능이 조명 변화, 어수선한 배경, 자발적인 캡처 등과 같은 다양한 측면의 영향을 받기 때문에 매우 어려운 작업입니다. [14] 기존의 프레임워크 구성은 이미지의 조명 변화, 제어할 수 없는 환경으로 인한 부적절하거나 불균일한 조명과 같은 스테레오 대응의 여러 제약으로 구성됩니다. [15] 정확한 깊이 정보와 조명 변화에 대한 견고성을 갖춘 3D LiDAR에 매료되어 스캔-맵 매칭을 기반으로 하는 많은 3D LiDAR SLAM 방법이 개발되었습니다. [16] 우리가 제안한 방법은 날씨 조건, 그림자 및 조명 변화가 색상 기반 마킹 감지 알고리즘에 미치는 영향을 줄이는 것을 목표로 합니다. [17] 실험 결과는 이 시스템과 방법이 조명 변화와 초점에 강건함을 보여주었습니다. [18] 또한 일반적으로 내시경 검사 중에 발생하는 조명 변화에 부분적으로 강건합니다. [19] 얼굴 인식은 잘 연구된 영역이지만 표정 변화, 조명 변화, 얼굴 이미지의 폐색 존재와 같은 많은 문제는 이러한 시스템의 성능에 심각한 영향을 미칩니다. [20] 2D 얼굴 인식에 대한 많은 연구에도 불구하고 3D 얼굴 모델은 이러한 모든 조건에 둔감한 반면, 2D 얼굴 인식은 조명 변화, 포즈 변화, 낮은 이미지 품질, 가림 및 표정 변화로 인해 낮은 인식률을 겪고 있습니다. [21] 그런 다음 이 매트릭스를 µPAD에서 얻은 RGB 채널 값에 적용하여 조명 변화를 보정합니다. [22] 얼굴의 강성 및 비강성 모션 및 조명 변화는 심박수 추정의 정확도에 영향을 미치는 주요 문제입니다. [23] 현재, 생산 현장에서 거칠기 측정을 위한 머신 비전 방법의 적용은 측정 중 조명 변화에 대한 적응성으로 인해 제한됩니다. [24] 비디오 감시 애플리케이션에서 보행자 감지 작업은 동적 배경 변경, 사람이 잘못 감지(그림자) 및 조명 변화와 같은 문제에 직면하게 됩니다. [25] 조명 변화가 있는 상태에서 불변 특징을 추출하는 것은 어려운 작업입니다. [26] 이 논문에서는 서로 다른 조명 데이터 도메인 간의 도메인 이동을 좁히고 지정맥 이미지에서 조명 불변 특징을 추출하여 조명 변화에 대한 견고성을 향상시키는 DAFVN(Domain Adaptation Finger Vein Network)을 제안합니다. [27] 제약 조건 정면 얼굴 조건과 달리 야생의 얼굴에는 포즈 변화, 조명 변화 및 폐색과 같은 다양한 제약 없는 간섭 요인이 있습니다. [28] 염분과 같은 복잡한 과부하 상태의 지진 이미지는 과부하 속도 변화와 불완전한 획득 형상으로 인한 조명 변화의 영향을 크게 받아 신뢰할 수 있는 이미지 진폭을 얻기 어렵습니다. [29] 비디오 시퀀스의 조명 변화는 물체 감지 및 비디오 감시와 같은 주요 응용 프로그램이 영향을 받기 때문에 문제이자 어려운 문제입니다. [30] 이미지 시퀀스에서 3D 포인트 클라우드 모델을 재구성하는 것은 이미지의 조명 변화와 텍스처가 없는 경우의 영향을 받아 부품이 누락되거나 검색된 포인트의 분포가 고르지 않게 되는 경향이 있습니다. [31] 전반적으로, 이러한 모든 발견은 간섭 및 조명 변화에 대해 견고하기 위해 현재 도로 차선 감지 알고리즘의 추가 개선의 필요성을 뒷받침합니다. [32] 이 논문에서는 포즈와 조명 변화에 따른 얼굴 인식(FR)에 대한 효율적인 접근 방식을 제안합니다. [33] 그러나 일반적으로 사용되는 RGB(빨간색-녹색-파란색) 카메라는 조명 변화에 민감하고 어두운 상황에서는 작동하지 않습니다. [34] 비정상적인 안저 영상에서 시신경 디스크(OD)를 분할하는 것은 조명 변화, 흐릿한 경계, 망막 혈관 폐색 및 크고 밝은 병변과 같은 많은 주의 산만 때문에 어려운 작업입니다. [35] 최근 몇 년간의 눈부신 발전에도 불구하고 스케일 변화, 부분 또는 전체 폐색, 배경 클러터, 조명 변화와 같은 객체 추적 알고리즘과 관련된 다양한 문제는 실시간 애플리케이션에 대한 개선된 추정으로 해결해야 합니다. [36] 최근 몇 년 동안 다양한 연구가 수행되었지만 오클루전, 조명 변화, 빠른 모션 등과 같은 다양한 문제로 인해 [37] 조명 변화로 인한 단조로운 그레이 스케일 변화에 강합니다. [38] 프레임 간의 조명 변화 또는 명암비 요인은 전체 해상도 승산 필드로 설명됩니다. [39] RGB 데이터로만 공식화된 추적기는 일반적으로 폐색, 모양 또는 조명 변화의 영향을 받기 때문에 본 논문에서는 유전적 특징 학습을 기반으로 하는 새로운 RGB-D 추적 방법을 제안합니다. [40] 안타깝게도 수술 중 조도 변화로 인해 내시경 시력이 저하될 수 밖에 없습니다. [41] DPIIER의 독창성은 다양한 포즈와 조명 변화를 가진 입력 이미지의 크기에 있습니다. [42] 이 논문은 비디오 시퀀스의 심한 타겟 폐색, 배경 클러터 및 조명 변화의 존재로 인한 타겟 모양의 극적인 변화로 인해 타겟 드리프트 또는 손실 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. [43] 또한 실험 결과는 까다로운 경우(안경 착용)와 포즈 및 조명 변화에 대한 탄력성을 보여 기존의 다른 방법에 비해 상당한 개선을 달성했습니다. [44] 교차 양식 얼굴 인식은 사진과 스케치 일치, 고해상도 이미지와 저해상도 얼굴 이미지, 시각적 조명 이미지와 근적외선 이미지와 같이 서로 다른 양식에 걸쳐 얼굴을 식별하는 것을 목표로 합니다. 해상도 및 조명 변화. [45] 먼저, 영상 간의 조도 변화에 대한 디스크립터의 불변 여부를 수학적으로 확인하기 위해 국부 조도 변화 모델을 제안하여 사용한다. [46] 이전 작업에서는 고정밀 3D 데이터를 사용한 얼굴 인식이 더 안정적이고 포즈 및 조명 변화에 둔감한 것으로 나타났습니다. [47] 첫 번째 단계에서 우리는 이미지 쌍의 조명 변화를 처리하기 위한 알고리즘을 적용할 것을 제안합니다. [48] 일지라도 ReID는 지난 몇 년 동안 집중적으로 연구되어 왔으며 여전히 활발한 연구입니다. 조명 변화, 폐색, 시점 변경 및 데이터 부족과 같은 다양한 문제로 인해 영역. [49] 이 논문은 조명 변화에 대한 ReID 문제를 해결하고 이를 IAReID(Illumination-Adaptive Person Re-identification)라고 명명합니다. [50]
Large Illumination Variations 큰 조명 변화
Here, the distinction between fAPAR and fIPAR can be strongly influenced by the background and large illumination variations due to multi-scattering and shadows of buildings. [1] Therefore, the large illumination variations are reduced greatly. [2] OPTN was robust against large illumination variations with a video rate as low as 1 fps. [3] The performance of state-of-the-art face recognition algorithms drops drastically when measured on datasets with large illumination variations. [4] , large illumination variations, noisy images, partial occlusions, and using unknown three-dimensional scenes. [5]여기서 fAPAR과 fIPAR의 구분은 건물의 다중 산란 및 그림자로 인한 배경 및 큰 조도 변화에 의해 크게 영향을 받을 수 있습니다. [1] 따라서 큰 조도 변화가 크게 감소합니다. [2] nan [3] 최신 얼굴 인식 알고리즘의 성능은 조명 변화가 큰 데이터 세트에서 측정할 때 급격히 떨어집니다. [4] , 큰 조명 변화, 노이즈가 있는 이미지, 부분 폐색 및 알려지지 않은 3차원 장면 사용. [5]
Severe Illumination Variations
The deep learning feature is the best for face recognition nowadays, but its performance exhibits unsatisfactorily under severe illumination variations. [1] However, logarithm difference based illumination invariant measure performs unsatisfactorily under severe illumination variations, since severe varying illumination cause differences of illumination intensities are large in the face local region. [2] Finally, the performance of GMSLDE is verified on the Extended Yale B and CMU PIE face databases with severe illumination variations. [3]딥 러닝 기능은 요즘 얼굴 인식에 가장 적합하지만 심한 조도 변화에서 성능이 만족스럽지 않습니다. [1] 그러나, 대수차 기반 조도 불변량 측정은 조도 변화가 심한 경우 얼굴 국부 영역에서 조도 차이가 크기 때문에 만족스럽지 못한 성능을 보인다. [2] 마지막으로 GMSLDE의 성능은 조명 변화가 심한 Extended Yale B 및 CMU PIE 얼굴 데이터베이스에서 검증되었습니다. [3]
Sudden Illumination Variations
The complexity of urban traffic scenarios lies in slow motion temporarily stopped or parked vehicles, dynamic background, and sudden illumination variations. [1] The task becomes very challenging when the target undergoes heavy occlusion, background clutters, and sudden illumination variations. [2]도시 교통 시나리오의 복잡성은 슬로우 모션으로 일시적으로 정지 또는 주차된 차량, 동적 배경 및 갑작스러운 조명 변화에 있습니다. [1] 대상이 심한 폐색, 배경 클러터 및 갑작스러운 조명 변화를 겪는 경우 작업이 매우 어려워집니다. [2]