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J-GLOBAL ID：201702231273140648   整理番号：17A1745762

人間の視覚と残差補償に基づくスペクトル次元縮小モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Spectral Dimension Reduction Model Research Based on Human VisualCharacteristics and Residual Error Compensation

著者 (4件)： Liu Shiwei (上海理工大学光電信息与計算机工程学院, 上海 200093;河南牧業経済学院包装与印刷工程学院, 河南 鄭州 450011) ,  Liu Zhen (上海理工大学出版印刷与芸術設計学院,上海,200093) ,  Tian Quanhui (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Zhu Ming (河南工程学院材料与化学工程学院,河南 鄭州,450007)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 5  ページ： 1601-1605  発行年： 2017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： 従来の主成分(PCA)スペクトル次元低減法は数学的方法を利用し、次元縮小後の再構成スペクトルと元のスペクトルは形状上でできるだけ類似しているが、従来のPCA次元縮小過程では差異がなく、各バンドのスペクトルデータが異なっているが、人間の視覚は異なる周波数帯に対するスペクトル感度が異なる。これは,スペクトル誤差が小さいが,人間の目では大きい色収差が見られる場合がある。スペクトル誤差を保証すると同時に、ソーススペクトルと再構成スペクトルの色誤差を有効に減少させるため、二種類の人間視覚に基づく重み関数を提案し、従来のPCA次元低減方法を最適化し、残差スペクトルを用いてモデルを補償した。Munsell色カードを訓練サンプルとし、Munsell色カードとマルチスペクトル画像”young girl”をテストサンプルとし、次に提案した重み関数を用いてPCA次元縮小と再構築を行い、関連文献により提案された方法と比較した。実験結果は,提案した2つの重みづけアルゴリズムが,他のアルゴリズムと比較して,色精度と可変光源の安定性の両方において,著しく改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  *スペクトル次元 ,  *視覚 ,  アルゴリズム ,  *次元縮小 ,  重み関数 ,  分光感度 ,  光源 ,  最適化 ,  *スペクトル ,  周波数帯 ,  *残差 ,  重みづけ ,  再構成
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PCA ,  Human-vision-weighted function ,  Residual error compensation ,  Dimension-reduction

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人間 ,  視覚 ,  残差 ,  補償 ,  スペクトル次元 ,  縮小モデル ,  研究