近赤外顔画像から可視顔画像を再構成する技術は，低照度環境での顔認証や，顔へのプロジェクションマッピングにおける色補償などへの応用が期待されている． 一方，従来手法には，再構成精度や利用する近赤外波長の選択に課題がある． 本研究では，近赤外光学フィルタの応答特性と可視スペクトル再構成モデルを同時に学習する手法を提案し，その有効性を検証した． 実験の結果，従来手法と比較して，スペクトルの一致度および色の再現精度が向上することを確認した． また，光学フィルタ数を3から5に増やすことで，より高精度な可視スペクトル再構成が可能になることを示した．
参考文献
- 東 翼，渡辺 義浩：顔画像のためのニューラルネットワークによる近赤外観測波長と可視スペクトル再構成の同時学習の検討，第32回画像センシングシンポジウム (SSII2026)，IS3-14，2026．
- 東 翼，渡辺 義浩：近赤外顔画像からの可視スペクトル再構成の性能検証，第29回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2026)，IS3-245，2026．