Дробно-рациональные признаки для преобразования цветовых координат

Несмотря на невообразимый прогресс современных нейронных сетей, вопрос регистрации и моделирования цвета остаётся нерешенным. В частности, доминирующим решением для преобразования цветовых координат является из пространства сенсора являются малопараметрические регрессионные методы: полиномиальная и корне-полиномиальная линейная регрессии. Это объясняется, конечно, в первую очередь очень жесткими требованиями к вычислительной эффективности. Стоит сказать, однако, что даже в этом узком закутке научных вопросов остаётся неизвестным: а что мы знаем об обтимальном цветовом преобразовании, каким свойствам оно должно удовлетворять, а каким оно быть не может. В попытках продвинуться в решении этой задачи группа ученых в лице К. Сошина, М.К. Чобану, Д.П. Николаева и Е.И. Ершова предложили новое дробно-рациональное преобразование, а А. Шутова и И. Ермаков предложили мат. оценки на ассимптотику роста признакового пространства. О траектории создания, основных результатах и неотвеченных ещё вопросах пойдет речь в анонсируемом докладе.