照明が同じシーンならば同じ特徴量になるように正則化(Triplet loss)をかけ学習させたことが新規性。また特徴量として色特徴量が重要なので、学習可能な色ヒストグラムを用いて特徴量を算出している。

Color Checker DatasetとNUS 8-camera setで定量評価をし良好な結果。露出を変えて4枚撮影した画像での照明色推定でも、本手法は安定して同じような推定値を出している。

ネットワーク自体に目新しさは少ないが、色恒常性の知見を自然に組み込んでいて結果も優れているので印象が良い。