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मैं उम्मीदवारों की पूर्व निर्धारित सूची से एक (आरजीबी मूल्य) रंग के नाम पर अनुमान लगाने के लिए एक छोटी लाइब्रेरी लिखने के बारे में सोच रहा हूं।एआई/सांख्यिकीय रंग विधियों का नाम निर्धारित करने के लिए

मेरा पहला प्रयास पूरी तरह से त्रि-आयामी आरजीबी रंग अंतरिक्ष के भीतर पाइथागोरियन दूरी पर आधारित था - यह बड़े पैमाने पर सफल नहीं था क्योंकि अधिकांश नामित रंग बिंदु अंतरिक्ष के किनारों पर थे (उदाहरण के लिए ब्लू 0, 0, 255), इसलिए, अंतरिक्ष के बीच में अधिकांश रंगों के लिए, नामित रंग जो यह निकटतम था, भी काफी मनमाना था।

तो, मैं बेहतर तरीकों के बारे में सोच रहा हूँ और कुछ उम्मीदवारों

  • एक एचएसवी colourspace भीतर

    बेलनाकार दूरी के साथ आए हैं - जो अच्छी तरह से ऊपर के समान समस्या हो सकती है, हालांकि, एचएसवी करने लगता है आरजीबी की तुलना में मानव प्रकार के अर्थ में अधिक अर्थपूर्ण हो, जो उपयोगी हो सकता है।

  • उपरोक्त में से कोई भी, लेकिन प्रत्येक नामित रंग बिंदु के साथ मनमाना मूल्य के साथ भारित किया जा रहा है जो आसपास के स्थान में बिंदुओं के लिए अपने आकर्षण की ताकत को दर्शाता है। क्या ऐसे मॉडल के लिए कोई नाम है? मुझे एहसास है कि यह थोड़ा अस्पष्ट है, लेकिन ऐसा लगता है कि यह मेरे लिए काफी सहज विचार है।

  • एक बेयसियन नेटवर्क जो एचएसवी रंग की गुणों की जांच करता है और सबसे अधिक संभावित रंग का नाम देता है (उदाहरण के लिए मैं नोड्स की कल्पना कर रहा हूं, उदाहरण के लिए पी (काला | संतृप्ति < 10), पी (लाल | ह्यू = 0) हालांकि, यह आदर्श से कम लगता है - उदाहरण के लिए, एक दिया गया रंग लाल होने की संभावना आनुपातिक है कि यह एक अलग मूल्य होने के बजाय 0 के करीब कितना करीब है। क्या संभावनाओं से निपटने के लिए बेयसियन नेटवर्क को अपनाने का कोई तरीका है वे चर पर परीक्षण कर रहे हैं?

  • अंत में, मैं सोच रहा था कि एचएसवी या आरजीबी रंग अंतरिक्ष के भीतर कुछ प्रकार के समर्थन वेक्टर मशीन-आधारित वर्गीकरण, लेकिन इनसे बड़े पैमाने पर परिचित नहीं होने पर, मैं अनिश्चित हूं क्या यह विला है मैं मूल रूप से कोशिश की गई पायथागोरियन दूरी आधारित दृष्टिकोण पर कोई विशेष लाभ प्रदान करता हूं, खासकर जब मैं केवल तीन आयामी अंतरिक्ष से निपट रहा हूं।

इसलिए, मैं सोच रहा था, आप में से किसी भी इसी तरह की समस्याओं के साथ किसी भी अनुभव है, या किसी भी संसाधन है कि मेरी मदद के लिए एक दृष्टिकोण पर फैसला करने के लिए सक्षम हो सकता है के बारे में पता है? अगर कोई मुझे सही दिशा में इंगित कर सकता है (चाहे वह उपरोक्त में से एक है, या कुछ पूरी तरह से अलग है) तो मैं बहुत आभारी हूं।

चीयर्स!

टिम

उत्तर

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Name that Color, शायद आप कुछ इसी तरह इस्तेमाल कर सकते हैं दोनों आरजीबी और एचएसएल मूल्यों पर आधारित नाम निर्धारित करने के लिए लगता है।

स्क्रिप्ट पर एक त्वरित नज़र डालने के बाद, ऐसा लगता है कि आरजीबी और एचएसएल दोनों के संदर्भ में दिए गए रंग के निकटतम रंग चुनें। यह मूल रूप से पूर्वनिर्धारित रंगों का एक बड़ा नक्शा है और कुछ भी उन्नत नहीं है, जैसे भारित मूल्य, लेकिन परिभाषित रंग नामों की बड़ी मात्रा को देखते हुए, यह आपकी आवश्यकताओं के आधार पर 'पर्याप्त पर्याप्त' हो सकता है।

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मुझे यह पसंद है: "एक ठेठ लड़के होने के नाते, मुझे कोई संकेत नहीं है कि लैवेंडर और मौव रंग क्या दिखते हैं। इसलिए मैंने यह छोटा ऐप बनाया ..." –

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आह, यह दिलचस्प है! नज़दीकी मैचों को खोजने के लिए बड़ी संख्या में रंगीन नामों को स्थापित करने के बारे में अच्छा बिंदु - जांच करेगा! – mistertim

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क्या वैरिएबल की जांच की जा रही संभावनाओं से निपटने के लिए बेयसियन नेटवर्क को अपनाने का कोई तरीका है?

हां।मैं यह कैसे करने के लिए उत्तर देने वाला सबसे अच्छा व्यक्ति नहीं हूं, लेकिन यह कैसे करना है इस बारे में मौजूदा जानकारी होनी चाहिए। अपनी खोज के दौरान बस "निरंतर" का उपयोग करें।

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मेरे उत्तर के लिए, मैं बेसियन बॉक्स के बाहर सोचने जा रहा हूं। अगर मुझे इस समस्या से निपटना पड़ा, तो मैं तीन दृष्टिकोणों में से एक कोशिश करता हूं:

1) फ़ज़ी लॉजिक, शायद उपयोगकर्ताओं से एकत्रित अनुभवजन्य डेटा के आधार पर। यह संभव है कि अस्पष्ट तर्क कैप्चर कर सकता है, और स्वचालित रूप से अनुमान लगाने में आसान बनाता है, जब लोगों को कुरकुरा सांख्यिकीय उपायों की तुलना में बेहतर रंग के बारे में बात करते हैं तो लोगों का क्या अर्थ होता है। (ऐसी तकनीकें भी हैं जो बेयसियन अनुमान और अस्पष्ट तर्क, आईआईआरसी को जोड़ती हैं।)

2) मैंने एक बार रंगों को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने के लिए कोहोनन नेटवर्क का उपयोग करने के विचार के साथ खेला। मैंने इसे बहुत दूर नहीं लिया, लेकिन शुरुआती परिणाम इस बात का वादा कर रहे थे कि नेटवर्क उन समाधानों पर अभिसरण करने के लिए प्रतिबद्ध थे जो मानव परिप्रेक्ष्य से प्रसन्न और सहज थे। नोड्स पैटर्न में क्लस्टर के साथ जुड़े हुए थे जो "लाल," "नारंगी" जैसे मानव लेबल से मेल खाते थे, और "लाल-नारंगी" जैसे स्पष्ट संक्रमण क्षेत्र थे।

3) मैंने कुछ प्रयोग भी किए जो विशेष छवियों के लिए अनुकूलित pallettes विकसित करने के लिए जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग किया। दोबारा, मैंने इसे बहुत दूर नहीं लिया, लेकिन प्रारंभिक परीक्षणों ने वादा किया।

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