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基于人类相似性判断的感知色差建模
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AI 综述
研究收集2000对系统生成颜色的7人四点评分判断，用RGB、HSI和COLIBRI模糊语义特征训练回归模型。COLIBRI特征配合线性回归R²达0.595，优于RGB（0.479）和HSI（0.493）；LightGBM结合多表示达最佳R² 0.703，表明数值坐标辅以分级感知类别更能捕捉人类感知色差。
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最新进展10月1日 12:00
LightGBM结合多表示达最佳R² 0.703。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Human-Computer Interaction基于机器学习与人类相似性判断的感知色差建模
研究收集2000对系统生成颜色的7人四点评分判断，用RGB、HSI和COLIBRI模糊语义特征训练回归模型。COLIBRI特征配合线性回归R²达0.595，优于RGB（0.479）和HSI（0.493）；LightGBM结合多表示达最佳R² 0.703，表明数值坐标辅以分级感知类别更能捕捉人类感知色差。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。