Transmission reconstruction of transparent solutions using particle swarm optimisation / Elham Farazandemehr in COLORATION TECHNOLOGY, Vol. 138, N° 2 (04/2022)  

[article]  inCOLORATION TECHNOLOGY > Vol. 138, N° 2 (04/2022) . - p. 184-191 Titre : Transmission reconstruction of transparent solutions using particle swarm optimisation Type de document : texte imprimé Auteurs : Elham Farazandemehr, Auteur ; Elaheh Daneshvar, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : p. 184-191 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Caractérisation Colorimétrie Optimisation par essaims particulaires L'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. Algorithme Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie. Cette méthode d'optimisation se base sur la collaboration des individus entre eux. Elle a d'ailleurs des similarités avec les algorithmes de colonies de fourmis, qui s'appuient eux aussi sur le concept d'auto-organisation. Cette idée veut qu'un groupe d'individus peu intelligents peut posséder une organisation globale complexe. Ainsi, grâce à des règles de déplacement très simples (dans l'espace des solutions), les particules peuvent converger progressivement vers un minimum global. Cette métaheuristique semble cependant mieux fonctionner pour des espaces en variables continues. (Wikipedia) Régression (statistiques) La régression est un ensemble de méthodes statistiques très utilisées pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres. Solutions (chimie) Spectres de transmission Transparence (optique) Index. décimale : 535.6 Couleur Résumé : In this paper, we present a new approach for transmission reconstruction of transparent solutions by combining the particle swarm optimisation algorithm and the matrix S method. To perform colorimetric characterisation, a digital camera was characterised using a training set of coloured solutions and the particle swarm optimisation method to obtain an optimised transfer matrix of RGB to CIE XYZ values. Then the transformation matrix was used to calculate the CIE XYZ values of test colour solutions. Next, the estimated CIE XYZ values were used to reconstruct the transmission spectra of the unknown solutions by applying the matrix S method. The experimental results on real datasets demonstrate that the proposed technique significantly outperforms the existing method in terms of transmission reconstruction. Note de contenu : - METHODOLOGY : Proposed method - Particle swarm optimisation - Spectral data reconstruction using the matrix R method - Spectral data reconstruction using the matrix S method - EXPERIMENTAL : Preparation of dye solutions and image capturing - RESULTS AND DISCUSSION : Colorimetric characterisation - Transmission reconstruction - Table 1 : Basic dyes used - Table 2 : Statistical results of colorimetric characterisation using the particle swarm optimisation (PSO) method compared with polynomial regression for the training dataset - Table 3 : Statistical result of colorimetric characterisation using the particle swarm optimisation (PSO) method compared with polynomial regression for the testing dataset - Table 4 : Accuracy of transmission reconstruction by different method in terms of root mean square (RMS), goodness-of-fit coefficient (GFC) and colour difference (ΔΕ*ab) under D65 illuminant and 1964 standard observer DOI : https://doi.org/10.1111/cote.12583 En ligne : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cote.12583 Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=37849 [article]

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