論文の概要: Perceptual Asymmetry Between Hue Categories: Evidence from Human Color Categorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09339v1
• Date: Sun, 10 May 2026 05:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.198878
• Title: Perceptual Asymmetry Between Hue Categories: Evidence from Human Color Categorization
• Title（参考訳）: ヒューカテゴリー間の知覚的非対称性:人間の色分類からの証拠
• Authors: Elnara Kadyrgali, Nuray Toganas, Muragul Muratbekova, Pakizar Shamoi,
• Abstract要約: 知覚色カテゴリーはファジィであるだけでなく、幾何学的構造において非常に一様でないことも示している。 この非対称性は、あるカテゴリーが狭く、非常に特異な知覚的ラベルとして振る舞うのに対し、他のカテゴリーは人間の色命名の寛容な領域として振る舞うことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human color categories are not uniformly distributed in perceptual space, yet most computational color models still assume fixed and evenly structured representations. In this paper, we present a focused analytical extension of the COLIBRI fuzzy color model by investigating perceptual asymmetry between hue categories. Using previously collected large-scale human color categorization data, we introduce quantitative measures of category extent and boundary uncertainty, namely Wideness and Boundary Width, derived from fuzzy membership functions at the α = 0.5 level. The analysis reveals a strong imbalance between the two categories: yellow occupies a compact and sharply constrained region of the hue space, whereas green spans a substantially broader interval and exhibits a more extended transition structure. The results show that perceptual color categories are not only fuzzy, but also highly non-uniform in their geometric organization. This asymmetry suggests that some categories behave as narrow, highly specific perceptual labels, while others function as broad, tolerant regions of human color naming. These findings provide a new perspective on linguistic color categorization and extend the interpretability of the COLIBRI framework for perceptually grounded color modeling.
• Abstract（参考訳）: 人間の色分類は知覚空間では均一に分布しないが、ほとんどの計算色モデルは固定的かつ均等に構造化された表現を仮定している。 本稿では,COLIBRIファジィカラーモデルの焦点を絞った解析的拡張について,色カテゴリー間の知覚的非対称性について検討する。 これまでに収集した大規模ヒト色分類データを用いて,α = 0.5レベルのファジィメンバシップ関数から導出した分類範囲と境界不確かさ,すなわちワイドネスと境界幅を定量的に測定する。 黄色は色空間のコンパクトで鋭く制約された領域を占有し、緑はより広い間隔にまたがり、より拡張された遷移構造を示す。 その結果、知覚色分類はファジィであるだけでなく、幾何学的構造において非常に一様でないことが示唆された。 この非対称性は、あるカテゴリーが狭く、非常に特異な知覚的ラベルとして振る舞うのに対し、他のカテゴリーは人間の色命名の寛容な領域として振る舞うことを示唆している。 これらの知見は、言語色分類の新しい視点を与え、知覚的基底色モデリングのためのCOLIBRIフレームワークの解釈可能性を拡張する。

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