自适应编辑距离提升颜料光谱匹配精度

"基于自适应编辑距离的颜料光谱匹配识别方法" 本文主要探讨的是颜料光谱匹配识别的问题，特别是在解决传统光谱匹配算法在处理同色系不同颜料物质时存在的匹配精度不高的挑战。传统的光谱匹配算法可能在面对同色系颜料时出现识别困难，因为它们的光谱数据可能存在微小差异，导致匹配不准确。 作者提出了一种创新的解决方案——自适应编辑距离的光谱匹配算法。编辑距离（Edit Distance）通常用于衡量两个字符串之间的差异，这里被巧妙地应用于光谱反射率曲线的比较。编辑距离能够敏感地检测到曲线之间的细微变化，因此，通过计算颜料光谱的编辑距离，可以更精确地识别出不同颜料的差异。 文章中指出，自适应阈值的设定是提高匹配精度的关键。这意味着算法会根据实际情况动态调整编辑距离的判定条件，以适应不同环境或条件下的光谱数据变化。这种方法可以有效地减少同种物质在不同条件下的光谱数据误差，从而提高匹配的准确性。 实验结果证实了自适应编辑距离算法相对于传统方法的优势。它在颜料识别的精度上表现更优，能够更好地识别出各种颜料。这不仅对于颜色科学、材料科学以及相关的制造业有重要意义，还可能对艺术品鉴定、化妆品配方分析等领域产生积极影响。 该研究结合了光谱学、数据处理以及机器学习的原理，为颜料识别提供了一种新的、更为精准的工具。通过自适应编辑距离，不仅可以提高光谱匹配的精度，还能为后续的颜料属性分析和应用提供更可靠的数据支持。这是一项重要的进展，对于推动相关领域的科技进步具有实际价值。 关键词：光谱学、光谱匹配、编辑距离、自适应阈值、颜料识别 中图分类号：O433.4（光学.光谱学） 文献标识码：A DOI：10.3788/LOP55.113004 本文出自《激光与光电子学进展》杂志，由西安建筑科技大学管理学院和信息与控制工程学院的研究团队完成。研究者包括王可、王慧琴、殷颖、毛力和张毅。