Beräkningen av färgbeständighet hänvisar till problemet med att beräkna belysningsfärgen så att bilderna av en scen under varierande belysning kan normaliseras till en bild under kanonisk belysning. I detta dokument antar vi en ram för djupinlärning för problemet med belysningsuppskattning. Den föreslagna metoden fungerar under antagande av enhetlig belysning över scenen och syftar till korrekt belysning färg beräkning. Speciellt tränade vi det konvolutionella neurala nätverket för att lösa problemet genom att kasta problemet med färgbeständighet som ett belysning klassificeringsproblem. Vi designade den djupa lärande arkitekturen så att utdata från nätverket kan användas direkt för att beräkna färgen på belysningen. Experimentella resultat visar att vårt djupa nätverk kan extrahera användbara funktioner för belysningsberäkningen och vår metod överträffar alla tidigare färgbeständighetsmetoder på flera testdataset.
I ett annat arbete formulerar REF problemet som ett belysningsklassificeringsproblem med hjälp av djupt lärande.
Approaching the Computational Color Constancy as a Classification Problem through Deep Learning
{'venue': 'Pattern Recognition, Volume 61, January 2017, Pages 405 to 416', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}