Towards an automated soft proofing system using high dynamic range imaging and artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, an adaptive mechanism for controlling the illumination is combined with a closed loop technique and the use of High Dynamic range (HDR) to generate a black box model that can simulate the hard proof of a given digital image. An adaptive Artificial Neural Network (ANN) was used to create the black box model, using the camera as a measuring device. The non-uniformity of the illumination in the viewing booth is typically a barrier in creating such a black box model since color appearance varies with location in the viewing booth. This issue was addressed in this thesis by compensation for viewing booth illumination using an inexpensive camera and a Liquid Crystal Display (LCD) projector. HDR was found to give a favourable representation that is more indicative of the image perceived by the operator, and was used as the basis for mapping the original image to the soft proof. A proof of concept was also developed to highlight the utility of the LCD projector based approach in providing a more broad range of varying intensity color illuminants (thus environments) under which a proof may be not only viewed, but modeled through the closed loop process. In this sense, a system has been developed to generate and provide custom soft proofs that can extend the functionality of the standard viewing booth. The proposed technique will open the doors to new automated systems that can be very beneficial to the printing industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».