Abstract Reducera redundansen av dominerande färgfunktioner i en bild och samtidigt bevara mångfalden och kvaliteten på extraherade färger är av betydelse i många tillämpningar såsom bildanalys och komprimering. Detta dokument presenterar en förbättrad självorganisering karta (SOM) algoritm nämligen MFD-SOM och dess tillämpning för att färga funktionen extraktion från bilder. MFD-SOM skiljer sig från den konkurrensprincip för vinnare att använda konventionella SOM-algoritmer, och förhindrar i viss mån egenskaper hos icke-principella komponenter i utbildningsdata från att försvagas eller förloras i inlärningsprocessen, vilket är ledande för att bevara mångfalden av extraherade funktioner. Dessutom antar MFD-SOM ett nytt sätt att uppdatera viktvektorer av neuroner, vilket hjälper till att minska redundansen i funktioner som extraheras från de viktigaste komponenterna. Dessutom tillämpar vi en linjär kvartersfunktion i den föreslagna algoritmen som syftar till att förbättra dess prestanda på färgfunktionsextraktion. Experimentella resultat av funktionsextraktion på artificiella datauppsättningar och referensbilddatauppsättningar visar egenskaperna hos MFD-SOM-algoritmen.
I REF, L. Chen et al. föreslog en mjukvaruimplementering av förbättrad SOM-algoritm vid namn MFD-SOM.
An improved SOM algorithm and its application to color feature extraction
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}