文献

J-GLOBAL ID：201702282926085524   整理番号：17A0160677

制約付き非負行列分解に基づく原稿色のスペクトル予測手法【JST・京大機械翻訳】

The Spectral Prediction of Original Primary Pigment Based on Constrained Non-Negative Matrix Factorization

著者 (3件)： He Songhua (School of Communication,Shenzhen Polytechnic) ,  Chen Qiao (School of Communication,Shenzhen Polytechnic) ,  Duan Jiang (Computer Science Department of Southwestern University of Finance and Economics)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 10  ページ： 3274-3279  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スペクトル反射率空間において,主成分分析は,固有ベクトルの数が実際の物理的次元(原稿に使用される色)の数を超え,固有ベクトルと対応する係数に負の値が存在することを示した。原稿色のスペクトル特性や対応濃度などを直接表示することはできない。本稿では,原稿の光学的特性に基づいて,完全な線形空間スペクトルを構築し,この空間における制約条件付き非負行列分解を用いて,原稿の数とスペクトル形状を予測する方法を提案した。本論文では,まず第一に,著者らは,原稿のスペクトル予測法を実現するための全体的研究計画と実用化手順を設計して,次に,透明の原稿を例として,それらの光学的特性に適合するスペクトル線形空間を選択して,構築した。次に,基本的非負行列分解(BNMF)に基づいて,色のスペクトル予測に対する制約付き非負行列因数分解(アルゴリズム)アルゴリズムを提案した。BNMFアルゴリズムには多重最適解があり,予測精度を向上させるために,マトリックス分解結果に明確な物理的意味があり,提案したSCNMFアルゴリズムは4つの制約条件を満たす必要がある。非拘束性制約;全加性制約;平滑性制約;スパース性制約.制約条件を満たす目的関数と反復アルゴリズムを確立した。予測結果は,提案した方法が,原稿の物理的次元と色のスペクトルを正確に予測することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  主成分分析 ,  ベクトル空間 ,  *スペクトル推定 ,  目的関数 ,  固有ベクトル ,  *スペクトル ,  *制約条件 ,  平滑度 ,  反射率
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  スパース性 ,  予測精度 ,  最適解 ,  *行列分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Spectral estimation of primary pigments ,  Spectral color reproduction ,  Non-negative matrix factorization ,  Linear mixing space ,  Principal component analysis

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  色  (BD03090A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 制約 ,  非負行列 ,  分解 ,  原稿 ,  スペクトル ,  予測手法