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Para definir los colores de una imagen se suele utilizar un sistema de once nombres bien conocidos, como blanco, rojo, verde y azul, pero un equipo de científicos chinos y europeos propone usar otros 28 adicionales.
 

(www.neomundo.com.ar) Negro, azul, marrón, gris, verde, naranja, rosa, púrpura, rojo, blanco y amarillo. Estos son los once colores básicos que integran una de las clasificaciones de nombres de colores más populares –sobre todo en el mundo anglosajón–, utilizada habitualmente para describir la tonalidad de una imagen. La determinación de colores se aplica, a su vez, en el campo de la visión artificial en multitud de ámbitos, como el reconocimiento y seguimiento de personas.

Pero ahora, investigadores del Centro de Visión por Computador (CVC) de la Universidad Autónoma de Barcelona y otras instituciones internacionales presentan en la revista Machine Vision and Applications un nuevo sistema en el que, además de los colores básicos, se añaden otros 28 complementarios. En conjunto describen mucho mejor las distintas coloraciones, según los autores.

•    La nueva clasificación de nombres de colores, además de los 11 básicos, añade otros 28 complementarios

Los 28 nombres de los colores adicionales son turquesa, verde oliva, verde menta, borgoña, lavanda, magenta, salmón, cian, beige, rosado, verde oscuro, verde oliva, lila, amarillo pálido, fucsia, mostaza, ocre, trullo, malva, púrpura oscuro, verde lima, verde claro, ciruela, azul claro, melocotón, violeta, tan y granate.

El sistema se ha entrenado con una base de datos de 250 imágenes extraídas de Google para cada uno de los 39 colores (11+28), aplicando modelos estadísticos para estimar valores de probabilidad. De esta forma un algoritmo ha aprendido a diferenciar, de forma automática y con precisión, cada color; y la nueva clasificación se ha aplicado con éxito en distintos experimentos.
“Estos descriptores superan a los existentes en tareas como el seguimiento visual de personas, la reidentificación de individuos ‘fichados’ anteriormente y en la clasificación de imágenes”, destaca Lu Yu, investigadora del CVC y coautora del trabajo.

UTILIDADES. En concreto, el nuevo sistema de colores ha probado su eficacia para identificar píxeles y crear máscaras en fotografías de coches, zapatos, vestidos y piezas de cerámica. 
También para describir las tonalidades de colecciones de flores incluidas en una base de datos con más de 8.000 imágenes.

Los nuevos descriptores también ofrecen mejores resultados para realizar el seguimiento de rostros y figuras de personas mediante cámaras, aunque las condiciones de iluminación no sean buenas, los fotogramas tengan baja resolución o se produzcan desenfoques y oclusiones por el movimiento del sujeto.

En el caso de que el objetivo sea volver a identificar a una persona de la que ya se tiene su referencia en una base de datos, se ha confirmado que un sistema con más colores describe mejor los tonos de elementos como la ropa. Así, por ejemplo, individuos que por el color rojo de su camiseta parecen el mismo con un sistema de 11 colores, se comprueba que en realidad son varios diferentes cuando se distinguen bien los distintos tonos rojizos.

Por último, los investigadores también realizaron un experimento psicofísico con voluntarios, que tuvieron que decidir si el color y nombre que veían en una pantalla de computadora coincidían. Sus respuestas también confirmaron que para describir mejor los colores preferían el sistema de 11+28 nombres en lugar de solo los 11 básicos. (Fuente: SINC)

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