[发明专利]一种基于最大似然估计的颜色和谐度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于最大似然估计的颜色和谐度预测方法。本发明以大型在线网站数据集为基础，首先将五种不同颜色的颜色主题分成四种不同的相邻颜色对，把重复的颜色对和谐度值按照数据的分布情况进行最大似然分布的估计，获取颜色对唯一的和谐度值；然后将颜色对以查找的方式还原到五色颜色主题中，使得一个颜色主题具有四种不同的颜色对和谐度值，计算其最大似然估计值获取颜色主题的最终颜色和谐度值。本发明采用了基于最大似然估计的方法解决颜色和谐度预测的问题，通过对相邻颜色对的颜色关系进行分析，将颜色和谐的概念量化成确定的和谐度数值，并且大幅度提高了结果的精度，降低了预测误差。

主权项

1.一种基于最大似然估计的颜色和谐度预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：第一部分：分析颜色分布关系1)对在线网站Adobe Color CC和COLOURLovers进行在线爬虫，获取网站中查看人数在10人以上的五色等面积颜色主题以及对应的观看数量和点赞数量；同时将观看数和点赞数以线性回归的方式拟合成颜色主题的和谐度值作为数据集；2)通过整理Adobe和COLOURLovers的数据集，分别绘制单个色块和相邻颜色对的和谐度曲线图；3)通过分析两种曲线图的分布趋势，选择颜色对作为预测和谐度值的重要因素，并应用到第二部分中；第二部分：构建最大似然估计预测框架1)将数据集中所有的五色颜色主题分割成相邻的四种不同的颜色对，并且赋予原本五色颜色主题的和谐度值；2)整理分割后的相邻颜色对，删除颜色重复的颜色对，同时将和谐度值赋给唯一不重复的颜色对，使得该颜色对存在多个颜色对值；3)采用Kolmogorov‑Smirnov检验统计每种颜色对和谐度值的分布情况，并且通过计算概率密度函数D_n收敛情况判定数据是否满足分布：其中x是颜色对和谐度值r(i)，F_n(x)是x的经验分布函数，F₀(x)是x的累积分布函数，是上确界，代表x中最大的值；当D_n→0的时候，说明数据符合该分布，否则不符合；3)将确定分布情况的数据进行最大似然估计的计算，得出的最大似然估计值作为相邻颜色对的最终和谐度预测值，该值与颜色对一一对应；4)将颜色对以查找的方式还原到五色颜色主题中，使得一个颜色主题具有四种不同的颜色对和谐度值；5)确定每组颜色主题的分布情况，利用最大似然估计计算颜色主题的预测值，并与数据集中的和谐度值进行对比、6)利用最小二乘法的线性回归优化预测值，缩小同数据集中和谐度值的误差。