颜色术语：一种受视觉皮层神经元启发的分类模型

尽管看似违反直觉，但分类颜色并非作为外部物理实体存在，而在很大程度上是我们大脑的产物。我们的皮层机制对世界进行分割，并将物体与特定的颜色术语相关联，这不仅便于交流，还通过降低输入场景的维度提高了视觉处理的效率。尽管这一现象的神经基础尚不清楚，但最近一项关于皮层颜色处理的研究发现了一组神经元，它们对颜色拮抗空间中三维椭球面形状的刺激具有等响应性。我们假设这些神经元可能有助于解释视觉皮层中颜色命名的潜在机制。据此，我们提出了一种受生物学启发的颜色命名模型，其中每个颜色术语——例如红、绿、蓝、黄等——都通过三维颜色拮抗空间中的一个椭球来表示。这一范式也得到了先前心理物理学颜色分类实验的支持，其实验结果类似于此类形状。每个像素对不同颜色类别的“归属度”由一个非线性 S 型逻辑函数计算。给定像素的最终颜色术语通过最大池化机制计算得出。我们模型的简洁性使其参数能够从少量分割图像中学习。它还提供了一个直接的扩展以包含更多颜色术语。此外，所提模型的椭球可以适应图像内容，提供了一种动态解决方案以应对颜色恒常性现象。我们在孟塞尔色卡和两个真实世界图像数据集上的结果显示，与最先进的算法相比，整体性能有所提升。