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J-GLOBAL ID：201702244839531337   整理番号：17A0758783

繊維色恒常性の改良された最小二乗サポートベクトル回帰に基づく照明補償と灰色理論の改良されたGM(1,1)モデル【Powered by NICT】

Illumination compensation in textile colour constancy, based on an improved least-squares support vector regression and an improved GM(1,1) model of grey theory

著者 (5件)： Zhang Jian-xin (Faculty of Mechanical Engineering and Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, 310018, China) ,  Zhang Pan (Faculty of Mechanical Engineering and Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, 310018, China) ,  Wu Xiao-liang (Faculty of Mechanical Engineering and Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, 310018, China) ,  Zhou Zhi-yu (College of Information, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, 310018, China) ,  Yang Chong (Faculty of Mechanical Engineering and Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, 310018, China)
資料名： Coloration Technology  (Coloration Technology)
巻： 133  号： 2  ページ： 128-134  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0357A  ISSN： 1472-3581  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの色調 関連の場,コンピュータビジョンに基づく繊維色測定システムだけでなく,染料合成などでは,照明変動と色恒常性は解決すべき重要な問題である。組織化繊維の色恒常性のための照明補償の新しいアルゴリズムを本論文で提案した,改良された最小二乗サポートベクトル回帰(LSSVR)と灰色理論の改善されたGM(1,1)モデルを組み合わせた。LSSVRアルゴリズムは標準試料と試験試料の間の距離に応じて誤差限界を決定することにより改善されたが,改善したGM(1,1)モデルを配列x11χ(1)nの平均値を用いた初期反復値として。,それは容易に大域的最適化に関与したことを,LSSVRの欠点はGM(1,1)モデルの局所最適化能力により補償することができる。実験結果は,本論文のアルゴリズムは非常に安定であり,良好な照明補償を提供することを示し,補償の時間複雑性はLSSVRアルゴリズムを用いた分数データを処理する繰り返しにより減少すると,予測精度は改善GM(1,1)モデルとLSSVRアルゴリズムを組み合わせることにより改善される。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 色相 ,  *照明 ,  コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  計測システム ,  *最小二乗法 ,  標準片 ,  *モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  大域的最適化 ,  誤差限界 ,  照明変化 ,  *灰色理論 ,  *サポートベクトル回帰 ,  *色覚恒常 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 色  (BD03090A) ,  浸染,捺染  (YM06040Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 繊維 ,  色恒常性 ,  最小二乗 ,  サポートベクトル回帰 ,  照明 ,  補償 ,  灰色理論 ,  モデル