残差修正的加权多项式回归色彩特征化算法

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摘 要：在数字印刷领域，精确再现计算机图像的颜色是高质量印刷的前提，其中色彩特征化是关键环节。传统多项式回归模型由于高阶项会放大特征化样本集中的奇异值，导致模型振荡从而影响色彩特征化的准确性。基于神经网络的色彩特征化算法精度较高，但算法复杂度也呈数量级的提高，难以满足工业生产中的效率要求。为解决上述问题，提出残差修正的加权多项式回归算法，采用具有较强抗差能力的Huber损失函数来替代均方误差。（剩余16217字）

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