COLIBRI糖模模型：基于颜色语言的表示与解释
计算机视觉与模式识别
2026-02-03 v1 人工智能
摘要
颜色在当今世界中无处不在，在人类感知与与环境互动方面发挥着关键作用。然而，计算机模仿人类颜色感知具有挑战性。本文介绍了人类感知导向的糖模颜色模型COLIBRI（Color Linguistic-Based Representation and Interpretation），旨在弥合计算颜色表示与人类视觉感知之间的鸿沟。该模型使用糖模集合和逻辑，创建颜色分类的框架。通过三个阶段的实验方法，本研究首先通过初步实验识别出色度、饱和度和亮度的可区分色刺激物，随后涉及超过1000名人类受试者的大规模人类分类调查。所得数据用于提取糖模分区并生成反映真实世界感知不确定性的成员函数。该模型包含一种适应性机制，允许基于反馈和情境变化进行细化。比较评估表明，与传统颜色模型（如RGB、HSV和LAB）相比，本模型更符合人类感知。到目前为止，尚无研究 documenting了基于规模为该模型构建的样本或相当于人类总体（n = 2496）的样本的颜色属性规范模型。我们的发现对设计、人工智能、营销和人机交互等领域具有重要意义，其中感知相关的颜色表示至关重要。
引用
@article{arxiv.2507.11488,
title = {COLIBRI Fuzzy Model: Color Linguistic-Based Representation and Interpretation},
author = {Pakizar Shamoi and Nuray Toganas and Muragul Muratbekova and Elnara Kadyrgali and Adilet Yerkin and Ayan Igali and Malika Ziyada and Ayana Adilova and Aron Karatayev and Yerdauit Torekhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.11488},
year = {2026}
}
备注
submitted to IEEE for consideration