抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Kubelka-Munkモデルは,塗料混合物の色を構成塗料の吸収と散乱係数(KとS),および混合物中のそれらの濃度(C)に関係づける。すべてのKsとSsは非負であり,Csは0と1の間で物理的に制約される。標準推定法はKubelka-Munk関係を過剰決定線形系としてキャストし,通常の最小二乗(OLS)を適用する。しかし,OLSは,時々,1以上の係数または濃度を生成する。これらの物理的に不可能な解は,OLSがベクトル部分空間上にターゲットベクトル(所望の反射スペクトルのような)を投影するので発生するが,実際には物理的に実現可能な塗料の組み合わせのセットは,その部分空間の部分集合である凸型ポリトープである。本論文では,ターゲットベクトルに最も近いポリトープ上の点を見つける問題として,Kubelka-Munk推定問題を幾何学的に再定式化した。再定式化された問題に対する解は常に物理的に現実的である。もし実現可能ならば,労働者は,既製の市販ソルバによる再定式化問題を解決できた。さもなければ,Gilbert-Johnson-KeerthiアルゴリズムはKubelka-Munk推定に特に適している。このアルゴリズムをいくつかの単純な事例で試験し,オープンソースコードとして解放した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】