AI / Статистические методы для определения названия цвета
Я думаю о записи небольшой библиотеки высказывать предположение в названии (значение RGB) цвет из предопределенного списка кандидатов.
Моя первая попытка базировалась просто на пифагорейском расстоянии в трехмерном цветовом пространстве RGB - это не было в широком масштабе успешно, как большинство точек именованного цвета было в краях пространства (например, Синий в 0, 0, 255), таким образом, для большинства цветов посреди пространства именованный цвет, что это было самым близким также, был довольно произволен.
Так, я думаю о лучших подходах и придумал несколько кандидатов
Цилиндрическое расстояние в цветовом пространстве HSV - который может иметь подобные проблемы к вышеупомянутому, однако, HSV, кажется, более значимо в человеческом виде смысла, чем RGB, который мог быть полезным.
Любое из вышеупомянутого, но с каждой точкой именованного цвета, взвешиваемой с произвольным значением, которое обозначает силу его привлекательности к точкам в окружающем пространстве. существует ли название такой модели? Я понимаю, что это немного неопределенно, но это походит на довольно интуитивную идею мне.
Байесовская сеть, которая исследует свойства цвета HSV и возвращает наиболее вероятное название цвета (я воображаю узлы подобными, например, P (Черный | Насыщенность <10), P (Красный | Оттенок = 0), Однако это кажется меньше, чем идеал - например, вероятность, что данный цвет является красным, пропорциональна тому, как близко его оттенок к 0, вместо того, чтобы быть дискретным значением. Существует ли способ адаптировать байесовские сети для контакта с вероятностями, которые непрерывны на протестированной переменной?
Наконец, я задавался вопросом если своего рода основанная на методе опорных векторов классификация или в HSV или в цветовом пространстве RGB, но был в широком масштабе знакомый с ними, я не уверен, предложит ли это какое-то конкретное преимущество перед пифагорейским основанным на расстоянии подходом, который я попробовал первоначально, тем более, что я только имею дело с трехмерным пространством.
Поэтому я задавался вопросом, какой-либо из Вас имеет опыт с подобными проблемами или знает о каких-либо ресурсах, которые смогли помогать мне выбрать подход? Если кто-либо мог бы указать на меня в правильном направлении (является ли это одним из вышеупомянутого или чем-то совершенно различным), я был бы чрезвычайно благодарен.
Удачи!
Tim