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基于半监督学习的颜色恒常性算法研究与实现的中期报告
一、研究背景
颜色恒常性是指在不同的光照条件下，人类的视觉系统能够保持物体颜色的稳定性。而在计算机视觉领域中，颜色恒常性的研究主要是指在不同光照条件下，对图像进行自动白平衡处理，使得图像呈现出真实的色彩。因此，颜色恒常性技术在计算机视觉中具有广泛的应用前景，比如物体识别、图像分类、目标跟踪等领域。
颜色恒常性算法的研究主要分为两个方向：基于场景的自适应白平衡算法和基于统计机器学习的自适应白平衡算法。其中，基于统计机器学习的自适应白平衡算法，基于半监督学习的颜色恒常性算法是最为经典的，具有较高的准确度和实用性。因此，本文主要研究基于半监督学习的颜色恒常性算法。
二、研究内容
本研究的研究内容主要有以下几点：
（1）掌握颜色恒常性算法的基本原理和理论
（2）分析半监督学习的理论基础和基本思想
（3）深入研究基于半监督学习的颜色恒常性算法原理及其优缺点
（4）对基于半监督学习的颜色恒常性算法进行实验验证
（5）通过实验数据的分析和评估，对算法的性能进行分析和评价
（6）针对算法的不足之处进行优化和改进。
三、研究方法
（1）理论分析法：通过对颜色恒常性算法和半监督学习理论的深入分析，找出这两种算法在颜色恒常性任务中的组合方式，并探讨其优缺点。
（2）实验验证法：将基于半监督学习的颜色恒常性算法应用于实际图像中，通过对算法的准确度、召回率和F1值三个指标进行评估，分析算法的性能并提出优化方案。
四、研究方案
（1）数据集准备：从网络上收集多种室内、室外场景下的图像，并手动选取其中的一些图像作为有标记数据集，其余的都作为无标记数据集。
（2）算法实现：采用Python语言，在实验平台上实现基于半监督学习的颜色恒常性算法。
（3）实验流程：将有标记数据集作为训练数据集，并采用半监督学习方法，从无标记数据集中选择出一部分数据用于训练模型；然后对测试数据集中的图像进行自适应白平衡处理，得到处理后的图像，最后通过评估指标对算法性能进行评价。
（4）评价指标：本实验采用准确度、召回率和F1值三种指标来评价算法的性能。其中，准确度指分类正确的样本数占总样本数的比例。召回率指被正确分类的正样本占总正样本的比例，F1值是准确率和召回率的调和平均数。
（5）实验结果：对实验数据进行分析和处理，得到基于半监督学习的颜色恒常性算法的实验结果。
（6）讨论和优化：对实验结果进行讨论和分析，针对算法的不足之处提出优化和改进的方案。
五、预期成果
本研究的预期成果有以下几个方面：
（1）深入理解颜色恒常性算法和半监督学习算法原理和应用
（2）实现基于半监督学习的颜色恒常性算法，并对其性能进行评价
（3）分析优化基于半监督学习的颜色恒常性算法
（4）在图像颜色恒常性处理领域取得一定的研究成果，为理论研究和工程应用提供技术支持。
六、结论
本中期报告主要介绍了基于半监督学习的颜色恒常性算法的研究内容、方法、方案和预期成果，旨在为后期的实验和研究提供一个总体框架。笔者将在后续的研究中，重点关注算法性能的提高和进一步完善实验流程和结果分析。