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并非所有颜色类别都同样稳定:一项多语言自由颜色命名实验

计算机视觉与模式识别 2026-07-11 v1 计算与语言

摘要

颜色命名是人类颜色感知的重要组成部分。它的任务是允许人们使用离散的颜色类别来描述连续的颜色。然而,颜色类别之间的边界通常不清晰,并且某些颜色可能会因其饱和度和亮度的不同而被感知为不同。虽然某些颜色类别在广泛的色调范围内仍可被识别,但其他颜色类别可能会在其外观改变时与不同的颜色名称相关联。本研究使用自由颜色命名实验调查了红色、黄色和绿色类别的颜色命名一致性。从 COLIBRI 数据集中选取了 18 个颜色样本以代表这些颜色的不同色调。参与者 (n = 92) 被要求用哈萨克语、俄语或英语自由地为每个样本分配颜色名称,不受预定义类别的限制。结果表明,颜色类别在一致性上存在差异。尽管外观存在变化,绿色色调始终被识别为绿色,而黄色色调获得了更多样化的名称,包括与金色和棕色相关的描述。红色色调表现出中等程度的命名一致性。我们的发现表明,某些颜色类别比其他类别占据更广泛的感知区域,因此可能对视觉变化更具鲁棒性。研究结果可用于开发具有感知意义的颜色模型和颜色命名系统。

关键词

引用

@article{arxiv.2607.10465,
  title  = {Not All Color Categories Are Equally Stable: A Multilingual Free Color Naming Experiment},
  author = {Nuray Toganas and Adilet Yerkin and Elnara Kadyrgali and Muragul Muratbekova and Aron Karatayev and Pakizar Shamoi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2607.10465},
  year   = {2026}
}

备注

Submitted to 2026 Joint 14th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 27th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2026)