[发明专利]一种基于颜色信息的测量方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于颜色信息的测量方法，其特征在于，包括：

基于交替条件期望ACE算法构建特征提取模型；

获取颜色信息，采用所述特征提取模型对所述颜色信息进行特征提取，形成第一特征数据；

将所述第一特征数据输入到预先训练的数学模型中，获取与所述颜色信息对应的待测目标量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于交替条件期望ACE算法构建特征提取模型，包括：

步骤1、在标准数据库中，获取设定数量组的训练数据，形成训练样本集；

其中，每组训练数据包括颜色信息以及对应的目标量，每组训练数据通过如下公式进行表示：{(X_i，Y_i)|X_i∈X，Y_i∈Y，i＝1，2，...，N}，其中，X_i为第i组颜色信息，X_i＝[X_i1，X_i2，...，X_im,...,X_iM]，X_im为X_i的第m个颜色信息，m＝1,2,...,M；Y_i为第i组目标量，N为所述训练集样本的容量；X为所述训练样本集中由N组颜色信息构成的集合，Y为所述训练样本集中由N组目标量构成的集合；

步骤2、以目标量为变量生成初始映射关系g_j(Y_i)，设定最大特征数K；

其中，j＝1,i＝1,2，...，N；

步骤3、采用公式f_j(X_im)＝E[g_j(Y)|X＝X_im]更新f_j(X_im),并采用公式g_j(Y_i)＝E[f_j(X)|Y＝Y_i]更新g_j(Y_i)；

其中，j＝1,2,...，K；f_j(X_im)为当特征数为j时，X_im对应的映射关系；g_j(Y_i)为当特征数为j时，Y_i对应的映射关系；f_j(X)为由f_j(X_im)构成的映射关系集合；g_j(Y)为由g_j(Y_i)构成的映射关系集合；E[g_j(Y)|X＝X_im]为当X取值为X_im时，g_j(Y)的数学期望；E[f_j(X)|Y＝Y_i]为当Y取值为Y_i时，f_j(X)的数学期望；

步骤4、通过公式g_j(Y_i)＝{g_j(Y_i)-E[g_j(Y)]}/{E[(g_j(Y))²]}^1/2对更新后的g_j(Y_i)进行正规化处理，以满足约束条件E[g_j(Y)]＝0，Var[g_j(Y)]＝1；

其中，E[(g_j(Y))²]为(g_j(Y))²的数学期望，Var[g_j(Y)]为g_j(Y)的方差；

步骤5、若j>1，则分别对获取的[g₁(Y),g₂(Y)，...，g_j(Y)]、[f₁(X)，f₂(X)，...，f_j(X)]利用格拉姆-施密特正交化方法进行处理，得到正交化后的[g₁(Y)',g₂(Y)'，...，g_j(Y)']、[f₁(X)'，f₂(X)'，...，f_j(X)']；否则，执行步骤6；

其中，g_j(Y)'、f_j(X)'分别为g_j(Y)、f_j(X)经正交化处理获取的；

步骤6、重复步骤3-步骤5，直至E[f_j(X)'×g_j(Y)']不再增加；

其中，E[f_j(X)'×g_j(Y)']为f_j(X)'与g_j(Y)'乘积的数学期望；

步骤7、若j<K，则j＝j+1，返回步骤3；否则，返回输出f(X)＝[f₁(X)'，f₂(X)'，...，f_j(X)'，...，f_K(X)']^T；

其中，f_j(X)'为提取后的特征数据中的第j个，f(X)为预设的特征提取模型。