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色貌模型的人工神经网络方法的研究
被引量:
9
1
作者
柴冰华
赵达尊
+1 位作者
廖宁放
杨卫平
《光学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期127-129,共3页
色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM02的预测,包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预测(从色貌属性参数到色度参数),...
色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM02的预测,包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预测(从色貌属性参数到色度参数),应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输出色貌属性参数空间不是均匀的,对于网络预测精度用特殊方法评估,而对于逆向模型则可直接利用LAB色差公式评价。测试的结果表明:用神经网络对CIECAM02模型的预测达到了较高的精度。
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关键词
色貌模型
CIECAM02
神经网络
自然色系统ncs
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职称材料
题名
色貌模型的人工神经网络方法的研究
被引量:
9
1
作者
柴冰华
赵达尊
廖宁放
杨卫平
机构
北京理工大学信息科学技术学院颜色科学与工程国家专业实验室
出处
《光学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期127-129,共3页
基金
国家科学自然基金支持项目(60278022)
文摘
色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM02的预测,包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预测(从色貌属性参数到色度参数),应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输出色貌属性参数空间不是均匀的,对于网络预测精度用特殊方法评估,而对于逆向模型则可直接利用LAB色差公式评价。测试的结果表明:用神经网络对CIECAM02模型的预测达到了较高的精度。
关键词
色貌模型
CIECAM02
神经网络
自然色系统ncs
Keywords
color appeara
nc
e
CIECAM02
neural network
natural color system(
ncs
)
分类号
O432.3 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
色貌模型的人工神经网络方法的研究
柴冰华
赵达尊
廖宁放
杨卫平
《光学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
9
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