Решение прямой задачи прогнозирования цвета с помощью ИНС в многокрасочной печати
Аннотация
В работе рассмотрен подход применения подхода искусственных нейронных сетей для решения прямой задачи предсказания спектральных коэффициентов отражения цвета из рецептур CMYK на цифровой печатной машине стандартным набором чернил CMYK.
Основной целью исследования является исследование и проверка алгоритма, основанного на искусственных нейронных сетях, для решения прямой задачи прогнозирования цвета в случае стандартной печати CMYK красителями.
Практическая значимость проведенного исследования позволяет сказать, что разработка и внедрение методики прогнозирования цвета на оттиске в технологическую цепочку допечатной подготовки заказа цифровой печати позволит оценить точность репродуцирования до печати цветопроб и уменьшить величину цветового различия оригинала и репродукции. Если же цветовое различие не превысит величины, которую может различить человеческий глаз, то результат цветовоспроизведения, вероятнее всего, может удовлетворить потребителя продукции.
На основе выполненной работы автор приходит к выводу о том что, обнаружена связь между конфигурациями нейронной сети и размером обучающей выборки, а именно с увеличением числа нейронов в скрытом слое и числа патчей в обучающей выборке уменьшается ошибка прогноза, выраженное через дельта E2000.
Так же было выяснено, что при решении прямой задачи прогнозирования существует оптимальная конфигурация нейронной сети, соответствующая данной обучающей выборке.
The paper considers the approach of applying the approach of artificial neural networks to solve the direct prediction problem spectral color reflection coefficients from CMYK formulations on a digital press with a standard CMYK ink set.
The main goal of the research is to research and test the algorithm based on artificial neural networks, to solve the direct problem of color prediction in the case of standard CMYK printing dyes.
The practical significance of the study suggests that the development and implementation of color prediction techniques on the print in the prepress processing chain of an order for digital printing, it will be possible to evaluate the accuracy of reproduction before printing the size of the color difference between the original and the reproduction. If the color difference does not exceed the value that the human eye can distinguish, the result of color reproduction is most likely to satisfy the consumer of the product.
On the basis of the work done, the author concludes that a connection has been found between the neural network configurations and the size of the training sample, namely, with an increase in the number of neurons in the hidden layer and the number of patches in the training sample, the prediction error, expressed in terms of the delta E2000, decreases.
Same it was found that when solving the direct prediction problem, there is an optimal neural network configuration corresponding to this training sample.
Основной целью исследования является исследование и проверка алгоритма, основанного на искусственных нейронных сетях, для решения прямой задачи прогнозирования цвета в случае стандартной печати CMYK красителями.
Практическая значимость проведенного исследования позволяет сказать, что разработка и внедрение методики прогнозирования цвета на оттиске в технологическую цепочку допечатной подготовки заказа цифровой печати позволит оценить точность репродуцирования до печати цветопроб и уменьшить величину цветового различия оригинала и репродукции. Если же цветовое различие не превысит величины, которую может различить человеческий глаз, то результат цветовоспроизведения, вероятнее всего, может удовлетворить потребителя продукции.
На основе выполненной работы автор приходит к выводу о том что, обнаружена связь между конфигурациями нейронной сети и размером обучающей выборки, а именно с увеличением числа нейронов в скрытом слое и числа патчей в обучающей выборке уменьшается ошибка прогноза, выраженное через дельта E2000.
Так же было выяснено, что при решении прямой задачи прогнозирования существует оптимальная конфигурация нейронной сети, соответствующая данной обучающей выборке.
The paper considers the approach of applying the approach of artificial neural networks to solve the direct prediction problem spectral color reflection coefficients from CMYK formulations on a digital press with a standard CMYK ink set.
The main goal of the research is to research and test the algorithm based on artificial neural networks, to solve the direct problem of color prediction in the case of standard CMYK printing dyes.
The practical significance of the study suggests that the development and implementation of color prediction techniques on the print in the prepress processing chain of an order for digital printing, it will be possible to evaluate the accuracy of reproduction before printing the size of the color difference between the original and the reproduction. If the color difference does not exceed the value that the human eye can distinguish, the result of color reproduction is most likely to satisfy the consumer of the product.
On the basis of the work done, the author concludes that a connection has been found between the neural network configurations and the size of the training sample, namely, with an increase in the number of neurons in the hidden layer and the number of patches in the training sample, the prediction error, expressed in terms of the delta E2000, decreases.
Same it was found that when solving the direct prediction problem, there is an optimal neural network configuration corresponding to this training sample.