本文通过评估传统色彩模型对复杂图像的适应性并提出机制来改善其性能，发现在有边缘感知的情况下应用对比敏感性函数和局部适应规则可以提高图像差异预测。

Apr, 2023

本文提出了一种新的人类皮肤检测算法，该算法基于 RGB、HSV 和 YCbCr 颜色模型，通过考虑三个颜色参数的各自和联合范围来提高对给定图像中皮肤像素的识别精度。

Aug, 2017

我们提出了一种量化评估所有感知对颜色的反应的方法：不同颜色偏好、颜色和谐以及颜色组合偏好。我们的模型通过模糊相似性和分组的比较算法提取出了和谐的调色板，可用于对多彩图像的和谐和偏好进行有用的预测。在服装协调背景下，我们的方法可以根据服装颜色预测个人的喜好。

Aug, 2023

深度神经网络（DNN）在图像分类和物体识别任务中的表现令人印象深刻，然而它们对于颜色知觉等人类视觉基本方面的捕捉程度仍不清楚。本研究使用新型实验评估了 DNN 颜色嵌入的感知一致性，并通过在线调查评估了这些算法如何预测人类的颜色相似性判断。我们发现最先进的 DNN 架构，包括卷积神经网络和视觉变换器，所提供的颜色相似性判断与人类得出的（i）具有受控颜色属性的图像、（ii）从在线搜索生成的图像以及（iii）来自经典 CIFAR-10 数据集的现实世界图像存在显著差异。与我们检查的所有 DNN 相比，我们的基于小波分解的可解释和基于认知的颜色知觉模型提供更一致的颜色嵌入结果，更好地预测了人类的颜色判断。这些结果适用于在使用类似 DNN 体系结构进行训练的高级视觉任务（例如图像分类与图像分割）以及检查给定 DNN 体系结构中不同层的颜色嵌入时。这些发现在分析机器学习算法的感知表示和改进其作为人类视觉的认知合理模型的努力中创新了新的领域。机器学习、人类感知和具身认知的影响正在讨论中。

Sep, 2023

通过使用模糊基色模型探索了色彩和谐的普遍性，并使用模糊方法在不同领域的吸引人图片上识别了和谐模式和主导色板。实验结果表明，色彩和谐在很大程度上是普遍存在的，而且色调关系、饱和度和色彩强度对色彩和谐的影响同时起到重要作用。

Oct, 2023

本文提出了设计色彩映射的特定要求和新的基色，以保证色彩映射在感知上的一致性，并呈现了两种测试图像进行色彩映射的评估。讨论了色彩映射与浮雕阴影的搭配情况，有机会增强或破坏浮雕阴影效果。提供了新的基色构建三元图像，且图像结构的显著性不受基色分配的影响。

Sep, 2015

该论文研究人类三色视觉处理过程，并提出该过程使用 Schwartz 测量来处理颜色数据的假设，并通过实验数据进行验证。

Jun, 2023

通过分析色彩视觉系统中的色彩恒常性和色彩幻觉知觉现象，我们修改了现有的色彩恒常性方法，使其能够更好地模拟人类视觉系统在色彩幻觉上的行为，并显示出从幻觉中提取的参数能够改善色彩恒常性方法的性能，从而超越现有的多光源算法设计。

Dec, 2023

本文通过使用预先训练的语言模型，对颜色的结构性关系进行研究，发现在理解色彩的感知结构方面，较为温暖的颜色比较接近于感知颜色空间。

Sep, 2021

利用双向长短期记忆网络与主动学习，开发了一种新型模型，旨在桥接我们对无数色调的视觉感知和准确表达与命名它们的能力。这项研究的主要目标是创造一个多功能工具，用于对以前未命名的颜色进行分类和命名，或者识别逃避传统颜色术语的中间色调。通过严谨的实验和分析，这项研究揭示出自然语言处理在各个行业中应用的潜力。通过促进对广阔颜色谱的探索，自然语言处理的潜在应用超越了传统边界。

Nov, 2023