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Modellierung nichtlinearer Anpassungsprobleme mit Neuronalen Netzen am Beispiel der Farbrezeptberechnung

 
: Wölker, M.; Kettler, W.H.; Spehl, J.

Zell, A. ; Univ. Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Höchstleistungsrechner:
Simulation Neuronaler Netze mit SNNS
Stuttgart: IPVR, 1993 (Bericht - Universität Stuttgart, Fakultät Informatik 93,10)
S.117-128
Workshop Simulation Neuronaler Netze mit SNNS <1993, Stuttgart>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IML ()
Backpropagation; CIELAB; Farbabstand; Farbmischung; Farbrezeptberechnung; Farbspektrum; Kubelka-Munk-Theorie; neuronales Netzwerk; Nichtlinearität; simulation; SNNS

Abstract
Ziel dieser Arbeit ist die Unterstützung der Farbnachstellung mit einem Künstlichen Neuronalen Netz (KNN). Dazu wird zunächst auf konventionelle Methoden basierend auf der Kubelka-Munk-Theorie eingegangen. Anschließend wird, nach Aufdeckung der dieser Theorie innewohnenden Probleme, unsere Vorgehensweise erläutert. Ausgehend von 31 Stützstellen eines Farbspektrums von 400-700 nm soll die Farbe als Mischung aus anderen Pigmenten identifiziert werden. Naheliegend als Auswahl zu mischenden Farben sind die drei Grundfarben (FGB) sowie Weiß und Gelb. Mit Mischungen dieser Farben kann ein Großteil des Farbraums abgedeckt werden. Damit besteht das KNN aus 31 Eingabeneuronen (Stützstellen), 5 Ausgabeneuronen (zu mischende Farben) und einer versteckten Schicht, die die Nichtlinearität des Problems modelliert Nach Darstellung eines Versuchs werden Trainingsgüte und Farbabstand (DIN 5033) miteinander verglichen. Anschließend werden weitere zukünftige Arbeitsschritte beschrieben.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/PX-24601.html