カテゴリカル色知覚モデルの構築における偏りのある教師データの学習

鎌田悠太郎; 矢田紀子; 内川憲二

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カテゴリカル色知覚モデルの構築における偏りのある教師データの学習

机译：学习偏见教师数据，建设分类颜色感知模型

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我々人間は，色という情報を頻繁に使用する．人間には，色をカテゴリに分けて知覚するカテゴリカル色知覚という視覚特性や，環境光が変化しても安定して色を知覚できる色恒常性という視覚特性があることが知られている．これらの視覚特性を考慮した，コンピュータによる色の自動認識モデルであるカテゴリカル色知覚モデルが求められており，実現できればコンピュータビジョンを更に発展させることができる．

机译：我们人类经常使用颜色信息。众所周知，人类的视觉特征是分类和可感知到类别和视力特征，即使环境光线也会变化。分类颜色感知模型，这是计算机的自动识别模型，考虑到这些视觉特征，可以进一步开发计算机愿望，如果可能。

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来源
《日本色彩学会誌》 |2012年第suppla期|共2页
作者
鎌田悠太郎; 矢田紀子; 内川憲二;
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作者单位

千葉大学;

千葉大学;

東京工業大学;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类绘画造型艺术理论;
关键词
画像認識; 色恒常性; カテゴリカル色知覚; ニューラルネットワーク;

机译：图像识别;颜色常数;分类颜色感知;神经网络;

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机译：在建立分类色彩感知模型中学习有偏见的老师数据
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