HSV値に基づく色の分類

与えられたHSV値の色（例えば、赤、オレンジ、バイオレット）を出力するアルゴリズムを作っています。私はニューラルネットワークが実際の色と予想される色との間の照明の違いを説明することを学ぶことができると感じているので、この作業にニューラルネットワークを使用することを考えていました。ニューラルネットの過剰な使用はこれに近づく最善の方法ですか、あるいは私は別のものを使うべきでしょうか？HSV値に基づく色の分類

出典

2016-03-18 Joseph Kraut

これはJavaとは関係がないため、具体的に質問しているので、そのタグを削除してニューラルネットワークを追加します。これは興味深いコンセプトですが、その答えは出力するディテール（どれくらいの色数）に依存すると思います。また、どのように訓練されますか？ – whrrgarbl

@whrrgarbl一連のHSV値と、対応するHSVデータごとに赤、オレンジ、黄、緑、青、および紫の間の正しい色を与え、勾配降下を用いて訓練することによって訓練される。 –

これは簡単な分類作業です。あなたは3次元空間（HSV）を持ち、定義された色（赤、オレンジ、紫、...）はその空間のベクトルです。さて、任意のHSV値に対して、最小ユークリッド距離を見つけるだけで、最も近い定義色を見つけることができます。

出典

2016-03-18 21:00:37

ありがとうございます！ –

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