Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > stat > arXiv:1602.00236v1

帮助 | 高级搜索

统计学 > 机器学习

arXiv:1602.00236v1 (stat)
[提交于 2016年1月31日 ]

标题: 基于顺序主曲线分析的颜色视觉非线性与自适应

标题: Nonlinearities and Adaptation of Color Vision from Sequential Principal Curves Analysis

Authors:Valero Laparra, Sandra Jiménez, Gustavo Camps-Valls, Jesús Malo
摘要: 人类色觉机制具有两个现象学特征:该系统是非线性的,并且能够适应不断变化的环境。 传统的从统计学角度推导这些特征的方法对每个方面使用单独的论据。 少数同时考虑这两种现象的统计方法遵循基于经验模型的参数化公式。 因此,可以认为这种行为并非直接来自颜色统计特性,而是源自所采用的方便的功能形式。 此外,许多情况下,整个统计分析都基于简化的数据库,忽略了输入信号中的相关物理效应,例如通过假设平坦的Lambertian表面。 在这里,我们研究了(i)固定适应状态下的无彩色和彩色机制的非线性行为以及(ii)这种行为的变化的同时统计解释。 这两种现象都通过单一数据驱动的方法直接从样本中出现:带有局部度量的顺序主曲线分析(SPCA)。 SPCA是一种新的流形学习技术,用于根据不同的最优性标准得出一组适应流形的传感器。 收集了一个新的数据库,其中包含这些光源下自然物体的颜色计量校准图像。 应用SPCA获得的结果表明,在假设没有先验功能形式的情况下,颜色辨别阈值的心理物理行为、光源折扣以及相应的不对称颜色匹配对子直接从现实数据规律中出现。 这些结果为颜色传感器的统计驱动组织假说提供了更强的证据。 此外,获得的结果表明,在这个低抽象层次上的颜色感知可能由误差最小化策略而不是信息最大化原则引导。
摘要: Mechanisms of human color vision are characterized by two phenomenological aspects: the system is nonlinear and adaptive to changing environments. Conventional attempts to derive these features from statistics use separate arguments for each aspect. The few statistical approaches that do consider both phenomena simultaneously follow parametric formulations based on empirical models. Therefore, it may be argued that the behavior does not come directly from the color statistics but from the convenient functional form adopted. In addition, many times the whole statistical analysis is based on simplified databases that disregard relevant physical effects in the input signal, as for instance by assuming flat Lambertian surfaces. Here we address the simultaneous statistical explanation of (i) the nonlinear behavior of achromatic and chromatic mechanisms in a fixed adaptation state, and (ii) the change of such behavior. Both phenomena emerge directly from the samples through a single data-driven method: the Sequential Principal Curves Analysis (SPCA) with local metric. SPCA is a new manifold learning technique to derive a set of sensors adapted to the manifold using different optimality criteria. A new database of colorimetrically calibrated images of natural objects under these illuminants was collected. The results obtained by applying SPCA show that the psychophysical behavior on color discrimination thresholds, discount of the illuminant and corresponding pairs in asymmetric color matching, emerge directly from realistic data regularities assuming no a priori functional form. These results provide stronger evidence for the hypothesis of a statistically driven organization of color sensors. Moreover, the obtained results suggest that color perception at this low abstraction level may be guided by an error minimization strategy rather than by the information maximization principle.
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 神经与认知 (q-bio.NC)
引用方式: arXiv:1602.00236 [stat.ML]
  (或者 arXiv:1602.00236v1 [stat.ML] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1602.00236
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Neural Comput. 2012 Oct;24(10):2751-88
相关 DOI: https://doi.org/10.1162/NECO_a_00342
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Gustau Camps-Valls [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2016 年 1 月 31 日 12:33:18 UTC (1,379 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
stat.ML
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2016-02
切换浏览方式为:
q-bio
q-bio.NC
stat

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号