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基于最小二乘支持向量机的扫描仪特征化

来源 :包装工程 | 被引量 : 2次 | 上传用户：yzlang

【摘 要】

：

目的基于最小二乘支持向量机回归(LSSVR),研究扫描仪图像输入设备的特征化方法。方法以ColorChecker SG标准色卡为目标,通过最小二乘支持向量机建立RGB三通道值到CIE Lab色度值的非线性映射模型,采用基于交叉验证的网格搜索确定模型最优参数,优化LSSVR模型,实现彩色扫描仪的色度特征化。结果所建模型的训练集R-squared为0.996,验证集R-squared为0.998,训练

【作 者】

：

田东文 白春燕 肖颖 

【机 构】

：

上海出版印刷高等专科学校,上海理工大学

【出 处】

：

包装工程

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

扫描仪 最小二乘支持向量机 扫描仪特征化 色彩映射 scannerleast squares support vector machinescanner cha 

【基金项目】

：

国家新闻出版总署“柔版印刷绿色制版与标准化实验室”项目(ZBKT201706)

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目的基于最小二乘支持向量机回归(LSSVR),研究扫描仪图像输入设备的特征化方法。方法以ColorChecker SG标准色卡为目标,通过最小二乘支持向量机建立RGB三通道值到CIE Lab色度值的非线性映射模型,采用基于交叉验证的网格搜索确定模型最优参数,优化LSSVR模型,实现彩色扫描仪的色度特征化。结果所建模型的训练集R-squared为0.996,验证集R-squared为0.998,训练集与验证集的CIEDE2000平均色差分别为1.1463,1.2754。结论 LSSVR模型能够较好地实

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