基于改进极限学习机的颜色校正模型

摘要：

为了改善极限学习机随机初始化输入权重和隐藏层节点偏置,导致模型性能不稳定的问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法优化的极限学习机颜色校正模型.模型采用遗传算法对极限学习机的输入权重和隐藏层偏置实施全局优化搜索,结合自适应机制和模拟退火算法优化遗传算法中的选择、交叉和变异操作,以改善遗传算法中"早熟"和后期收敛速度慢的问题.利用Pantone色卡数据集测试,实验结果表明,使用所提方法进行校正,色差平均值、最大值、标准差和大于3 NBS的占比分别降低为校正前的14.40%、37.05%、35.41%和11.98%,优于其他相关方法,并且,提出的颜色校正模型的鲁棒性较好.

关键词：机器视觉、颜色校正、极限学习机、遗传算法、模拟退火算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省重点研发计划项目;陕西省教育厅服务地方专项计划项目

在线出版日期：2023-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：72-77