色貌模型的人工神经网络方法的研究

被引：10

作者：

柴冰华

赵达尊

廖宁放

杨卫平

机构：

[1] 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

[2] 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北京　

[3] 北京　

来源：

光学技术 | 2005年 / 01期

关键词：

色貌模型; CIECAM02; 神经网络; 自然色系统NCS;

D O I：

10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2005.01.038

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

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。

引用

页码：127 / 129

页数：3

共 10 条

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