色相类别间的感知不对称性：来自人类颜色分类的证据

人类颜色类别在感知空间中并非均匀分布，然而大多数计算颜色模型仍假设固定且均匀结构的表示。本文通过对色相类别间感知不对称性的研究，对 COLIBRI 模糊颜色模型进行了有针对性的分析扩展。利用先前收集的大规模人类颜色分类数据，我们引入了类别范围和边界不确定性的定量度量，即从 {\alpha} = 0.5 层级的模糊隶属函数中导出的宽度（Wideness）和边界宽度（Boundary Width）。分析揭示了两个类别之间的强烈不平衡：黄色占据色相空间中一个紧凑且 sharply constrained 的区域，而绿色跨越一个明显更宽的区间，并表现出更扩展的过渡结构。结果表明，感知颜色类别不仅是模糊的，而且在其几何组织上高度非均匀。这种不对称性表明，某些类别表现为狭窄、高度具体的感知标签，而另一些则作为人类颜色命名中宽泛、高容忍度的区域。这些发现为语言颜色分类提供了新视角，并扩展了 COLIBRI 框架在感知驱动颜色建模中的可解释性。