基于流形学习的蒙赛尔颜色光谱分析-论文.pdf

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1、第40卷第4期计算机工程2014年4月Vol_40NO．4ComputerEngineeringApril2014·人工智能及识别技术-文章编号：1000—3428(2014)04—0198—05文献标识码：A中图分类号：TP18基于流形学习的蒙赛尔颜色光谱分析林晨，李宏字，牛军钰(1．复旦大学软件学院，上海201203；2．同济大学软件学院，上海201804)摘要：为描述颜色光谱所需的基本因子数量，从颜色光谱中提取颜色空间的结构，提出不同于传统线性降维的研究方法。从流形学习的视角出发，假设高维的颜色光谱数据位于一个低维的流形中，将颜色光谱分析中的基本因子数量问题和

2、提取颜色空间结构问题，转化为光谱颜色空间内嵌流形的本征维数估计和流形结构分析问题。采用5种不同的流形本征维度估计算法和6种经典的流形学习算法，对蒙赛尔标准颜色样片光谱进行分析。实验结果表明，在光谱蒙赛尔颜色空间中存在三维的嵌入流形，这一流形的几何结构近似圆锥体，与蒙赛尔颜色系统的原始理论一致。关健词：颜色光谱；蒙赛尔颜色空间；光谱反射曲线；流形学习；本征维数；非线性降维SpectralAnalysis0fMunsellColorsBased0nManifoldLearningLINChen，LIHong-yu‘，NIUJun—yu(1．SoftwareSchool，

3、FudanUniversity,Shanghai201203，China；2．SchoolofSoftwareEngineering，TongjiUniversity,Shanghai201804，China)[Abstract]Aimingattheproblemofthenumberofbasicfactorsneededtodescribethecolorspectralandthestructureofcolorspaceexactedfromthecolorspectral，thispaperprovidesanewanalysismethoddifere

4、ntfromtraditionallineartechniquesofdimensionreduction，whichisbasedonmanifoldlearning，supposinghighdimensionaldataofcolorspectralliesinalowdimensionalmanifold，transformingtheproblemsofnumberofbasicfactorsandtheextractedstructureofcolorspacetotheproblemsoftheintrinsicdimensionandstmcture

5、oftheembeddedmanifoldofthespectralcolorspace．FivediferenttechniquesofintrinsicdimensionestimationandsixclassicmanifoldlearningalgorithmsareemployedtostudythespectraldatasetofMunsellcolors．Experimentalresultsrevealthatthereexistsa3-dimensionalmanifoldembeddedinthespectralMunsellcolorspa

6、ceandthegeometricstructureofthismanifoldlookslikeacone，consistentwiththeoriginaldevelopmentoftheMunsellcolorsystem．【Keywords]colorspectral；Munsellcolorspace；spectralreflectancecurve；manifoldlearning；intrinsicdimension；non—lineardimensionreductionDOI：10．3969／j．issn．1000—3428．2014．04．038

7、650nm，10nm间隔)上重复了文献[1】的分析，但其批判标准1概述不仅是占有多少百分比的数据，还包括原始数据和重构光和颜色是人们感受自然万物的基础，光谱反射曲线的数据’的相近度，用R方来测量拟合度。文中还用离散被称为颜色的指纹，是最精确表示一个颜色的方式。描述傅里叶变换处理Q)。根据以上2种分析得出结论，需要颜色光谱所需的基本因子数量是颜色光谱分析的研究热点5个～7个基本因子，而不是3个。文献[3]保持了这一结论。之一，对于颜色的高保真研究有重要意义。文献[1]采用文献[4．5]同样采用单值分解分析5)，引入了一个新的433个蒙赛尔颜色片的光谱数据(380n