Modelovanie kategorizácie farieb pomocou rozlišovacích kritérií

Vnímanie, kategorizácia a pomenovávanie farieb
World Color Survey a univerzálnosť farebných kategórií
Modelovanie kategorizácie farieb
Záver
Modelovanie kategorizácie farieb pomocou
rozlišovacích kritérií
Obhajoba rigoróznej práce
Mgr. Kristína Rebrová
24.11.2010
Kristína Rebrová Modelovanie kategorizácie farieb

Záver
Prehľad
1 Vnímanie, kategorizácia a pomenovávanie farieb
2 World Color Survey a univerzálnosť farebných kategórií
3 Modelovanie kategorizácie farieb
4 Záver

Záver
Motivácia
Kategorizácia
je proces, v ktorom narábame s rozličnými entitami ako s
rovnakými (MIT Encyclopedia of Cognitive Sciences)
podieľa sa na vnímaní, chápaní, usudzovaní, plánovaní, reči a
rôznych ďalších základných kognitívnych aktivitách
Vnímanie a pomenovávanie farieb
Fyziológia vnímania farieb je univerzálna
Pomenovávanie farieb je prítomné v každom jazyku a koreluje s
percepciou (Sapir-Whorf , Lenneberg a Roberts, Berlin a Kay)
Lexikálne farebné kategórie môžeme skúmať a porovnávať v
akejkoľvek kultúre či jazyku, či umelom systéme

Záver
Základné farebné termíny
malá množina slov jazyka, ktoré sú známe všetkým hovorcom
daného jazyka, ktorí pomocou nich vedia konzistentne
pomenovať akúkoľvek farbu
sú všeobecne známe, monolexemické, nemajú nadradenú
kategóriu a nevzťahujú sa na úzku skupinu objektov.
zelená a nie hrášková, červená a nie ryšavá
kategórie základnej úrovne (basic level categories) (Rosch, 1972)

Záver
Univerzálnosť farebných kategórií
Berlin a Kay (1969)
základným farebným termínom zodpovedajú univerzálne
kategórie, charakteristické sú pre ne
ich prototypy - najlepší reprezentanti
hranice medzi kategóriami
ich množstvo je obmedzené na 2 – 11 (podľa angličtiny)
biela, čierna, červená, zelená, modrá, žltá, oranžová, ružová,
ﬁalová, hnedá, šedá
farebné termíny pribúdajú do jazyka v ustálenom poradí, ktoré
sa dá interpretovať ako evolučná sekvencia
farebné termíny pribúdajú do jazyka v súlade s teóriou
opozičných procesov

Záver
World Color Survey
(svetová farebná štúdia)
snaha preskúmať hypotézy B&K na širšej empirickej báze
110 jazykov bez písma a z neindustrializovaných kultúr
330 farebných vzoriek z Munsellovho farebného priestoru a
paleta – mriežka so všetkými vzorkami
2 úlohy: pomenovať všetkých 330 vzoriek a určiť najlepších
reprezentantov pre každý použitý termín

Záver
Analýza dát z WCS
farebné termíny jazykov WCS sa zhlukujú (klastrujú) do
univerzálnych farebných kategórií
miera klasterizácie – disperzia geometrických centier farebných
termínov (pre každého probanda osobitne) je vyššia než u
náhodných dát
ešte vyššia miera klasterizácie najlepších reprezentantov
termínov (kategórií)
týchto klastrov je približne 11
8 chromatických: červená, ružová, zelená, hnedá,
žltá-alebo-oranžová a modrozelená
3 achromatické: čierna, biela, šedá

Záver
Prečo sú farebné kategórie univerzálne
farebná kompozícia životného prostredia
(Yendrikhovskij, 2001)
vlastnosti bežného denného osvetlenia
(Shepard, 1992)
tvar ideálneho perceptuálneho farebného
priestoru (Munsellovho)
(Jameson a D’Andrade, 1997)
vznikajú v procese sociálnej interakcie
(Steels a Belpaeme, 2005; Belpaeme a Bleys, 2005)

Záver
Model kategorizácie farieb
inšpirovaný Roschovej teóriou prototypových javov
každá kategória je reprezentovaná jedným prototypom
príslušnosť prvkov do kategórie sa odvíja od ich vzdialenosti od
prototypu
sémantika rozlišovacích kritérií (Šefránek, 2002; Takáč, 2007)
reprezentácia farieb: priestor CIEL*a*b*
perceptuálny farebný priestor - reﬂektuje rozdiely vo vnímaní
farieb ľudským okom
Euklidovská metrika

Záver
Rozlišovacie kritéria
Šefránek (2002), Takáč (2008)
Lokálne reagujúce detektory
jadro: prototyp kategórie – bod vo vstupnom priestore kritéria
(priemer všetkých pozorovaných vzoriek)
aktivačná funkcia kritéria, vracia číslo z intervalu <0,1>,
reakciu na vzdialenosť vstupu od prototypu
aktivačná funkcia:
rp(x) = exp (−k.d(p, x)), (1)
mahalanobisova metrika:
d2
Σ−1 (p, x) = (x − p)T
Σ−1
(x − p), (2)
prototyp aj metrika aktivačnej funkcie sa priebežne počítajú z
prezentovaných vstupov – adaptívnosť

Záver
Simulácia učenie s učiteľom
na dátach z World Color Survey
pre každý zo 110 jazykov vytvoríme idealizovaného umelého
hovorcu, ktorý sa učí pomenovávať farby
Inicializácia: množina rozlišovacích kritérií, 1 kritérium pre
každý farebný termín z jazyka
Trénovacia sada: všetky odpovede všetkých probandov
(cca 24 x 330 položiek)
Učenie: každé kritérium dostáva na vstup farebné hodnoty
tých vzoriek, ktoré boli označené termínom, ktorý túto
kategóriu vystihuje

Záver
Výsledky
porovnanie: odozvy naučených RK so štatisticky spracovanými
dátami z WCS
nie len víťazné (winner-take-all) termíny, ale aj distribúciu
odpovedí probandov a distribúciu aktivácií rozlišovacích kritérií
k-násobná prekrížená validácia
úspešnosť približne 90% pri rôznych k
disperzia centier kategórií bola (ako sme predpokladali) cca 3x
nižšia než u dát
rozlišovacie kritéria boli schopné „odšumiť“ dáta
(z psychologických experimentov)

Záver
Výsledky vizuálne

Záver
Globálne porovnanie v priestore farebných vzoriek
(vľavo dáta z WCS, v pravo výsledky simulácií pre všetky jazyky)

Záver
Simulácia vzniku zdieľaného lexikónu farebných termínov
Belpaeme (2002), Steels a Belpaeme (BBS, 2005)
Steels: sémantika jazykových hier
hra na rozlišovanie
hra na hádanie
Agenty
percepcia v CIEL*a*b*
vnútorná reprezentácia kategórií: adaptívna sieť
dopredná sieť z RBF neurónov
RBF neuróny sa inicializujú na konkrétnu hodnotu, ktorá sa
nemení, mení sa len váha z RBF neurónu do sumačnej jednotky

Záver
Hra na rozlišovanie
hrá sa ju každý agent sám
vytvára sa repretoár vnútorných reprezentácií farieb –
farebných kategórií
je úspešná v prípade, že sa agentovi pre konkrétnu zvolenú
vzorku (predmet) z ostatných viacerých (kontext) vybaví
unikátna kategória, (hovoríme, že agent odlíšil predmet od
kontextu)

Záver
Hra na hádanie
hrajú dva agenty vo vopred (náhodne) stanovených roliach
hovorca a poslucháča
hlavným cieľom je adaptácia repertoára kategórií a slovníka
agenta v roli poslucháča smerom k hovorcovi

Záver
Výsledky
porovnanie rozlišovacích kritérií a adaptívnych sietí
overenie schopnosti rozlišovacích kritérií pri učení bez učiteľa
(hra na rozlišovanie)
porovnanie na základe diskriminačného úspechu agentov
(moving average cez 20 posledných hier)
10000 rôznych farebných hodnôt (z Belpaeme a Bleys, 2005)
priemerný úspech populácie 10 agentov hrajúcich sa 1000 hier
cez 100 simulácií:
u agentov vybavených adaptívnymi sieťami: 95,095%
u agentov s rozlišovacími kritériami: 92,539%

Záver
Porovnanie úspešnosti agentov

Záver
Zhrnutie
Hypotéza o univerzálnych základných farebných kategóriách
potvrdená na základe rôznych štúdií
Rozlišovacie kritéria naučené na dátach z WCS tento fenomén
podporujú
Výsledky simulácií ukázali, že prototypový model kategorizácie
založený na sémantike rozlišovacích kritérií je vhodný pre
problematiku pomenovávania farieb a farebných kategórií a
porovnateľný s existujúcimi modelmi pre danú problematiku.

Záver
Koniec
Ďakujem za pozornosť
Kristína Rebrová
kristina.rebrova@gmail.com

Záver
Zoznam relevantných publikácií
Rebrová, K., Takáč M. Modelovanie kategorizácie farieb pomocou rozlišovacích
kritérií. In: Kognice 2010: Reprezentace významu (v tlači)
Rebrová K. Modelovanie kategorizácie farieb. (Modeling of color categorization)
In: Kelemen J., Kvasnička V. (zost.), Kognice a umělý život X, Slezská
univerzita v Opavě, Opava, 2010. s. 311 – 317
Rebrová, K., Takáč M. Vnímanie a pomenovávanie farieb a farebných kategórií.
Kapitola v: Kvasnička, V. et al. (zost.), Umelá inteligencia a kognitívna veda II,
Vydavateľstvo STU, Bratislava, 2010. s. 411 – 436
Rebrová, K. (2009) The World Color Survey Visualization. V Rascmány, M.:
Learning and Perception, Volume 1, Supplement, Akadémiai Kiadó, Budapešť,
2009, s. 34

Modelovanie kategorizácie farieb pomocou rozlišovacích kritérií

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Plus de Kristina Rebrova

Plus de Kristina Rebrova (6)

Modelovanie kategorizácie farieb pomocou rozlišovacích kritérií