利用多光谱光源提升机器视觉性能
图像与视频处理
2023-11-14 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本研究主要关注不同多光谱光源在不同物体颜色下的机器视觉性能，并尝试利用多光谱光源增强机器视觉。以不同颜色铅笔为样本，利用 AlexNet 和 VGG19 两种经典神经网络对采集图像进行识别，在 35 种不同多光谱光源下考察了性能。结果表明，对于两种模型，总存在一些非纯白光源，其准确率优于纯白光，这暗示了多光谱光源进一步提升机器视觉效能的潜力。同时对两种模型进行了比较，意外发现 VGG19 的整体性能低于 AlexNet，这表明多光谱光源与模型选择的重要性。
引用
@article{arxiv.2311.06276,
title = {Enhancing the machine vision performance with multi-spectral light sources},
author = {Feng Zhang and Rui Bao and Congqi Dai and Wanlu Zhang and Shu Liu and Ruiqian Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.06276},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 7 figures