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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明公开了一种自适应地图颜色美学质量评估方法与系统，所述方法包括：采用秩序和复杂度概念来组织地图颜色美学特征，建立美学特征空间；收集具有各种颜色美学品质的地图样本，提取样本地图的颜色属性，包括颜色值、颜色类型和颜色的空间权重，根据颜色类型区分图形和背景，根据提取的颜色值和颜色的空间权重实例化样本地图的颜色美学特征；根据样本地图的颜色美学特征和被试者对地图样本的整体颜色美学质量的评分，训练一个基于广义线性回归模型的美学质量评估模型；利用美学质量评估模型给出任意地图或地理可视化产品的颜色美学质量评估结果。本方法基于地图颜色相关的制图规则构建特征，可以更准确地预测地图颜色的美学质量。
主权项：1.一种自适应地图颜色美学质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：基于秩序和复杂度概念来构建地图颜色美学特征空间，对于秩序特征，从颜色空间和地图空间两个角度来考察：对于颜色空间，采用对比和相似这两种基本的颜色调和模式，对于地图空间，将清晰和一致定义为用于组织地图元素以进行地图内容解释的两种策略，综合这两个角度得出秩序特征的四个基本要素：对比-清晰、对比-一致、相似-清晰和相似-一致；复杂度特征从整体和细节两个层面来衡量，整体复杂度包括颜色数量、颜色熵和局部颜色变化，细节复杂度包括直方图；收集具有各种颜色美学品质的地图样本，提取样本地图的颜色属性，包括颜色值、颜色类型和颜色的空间权重，根据颜色类型区分图形和背景，根据提取的颜色值和颜色的空间权重实例化样本地图的颜色美学特征；根据样本地图的颜色美学特征和被试者对地图样本的整体颜色美学质量的评分，训练一个基于广义线性回归模型的美学质量评估模型，所述广义线性回归模型利用最小绝对收缩和选择算子Lasso模型，其目标函数如下： ，其中FM表示对输入地图训练集的目标函数，M代表输入地图训练集，argmin表示求取使函数取值最小时的变量值，λ是缩放系数，rm表示用户评分，rm代表地图m的美学评分，，fm是提取的特征向量值，k是回归系数，b是偏移量；利用美学质量评估模型给出任意地图或地理可视化产品的颜色美学质量评估结果。
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权利要求：
百度查询： 南京师范大学 一种自适应地图颜色美学质量评估方法与系统
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