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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。