A Monte Carlo method for assessing color rendering quality with possible application to color rendering standards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The lighting industry has been increasingly challenged to reduce electrical energy consumption while providing illumination with sufficient color rendering quality. As a result, the problem of accurately assessing color rendering quality has gained increased prominence and the introduction of efficient narrow band light emitting diode (LED) sources has further intensified the debate. This study argues that there is a basic problem with the traditional method of quantifying color quality color rendering index (CRI), one that cannot be solved through minor improvements. The CRI relies on a determination of the degree of color distortion that a test source produces for a small number of test samples of specified spectral reflectance distribution, but there is no clear objective rationale for selecting these few samples. Also, any such arbitrary scoring scheme lacks an objective argument for what constitutes an acceptable score. This study proposes a new method for color rendering assessment that determines the color shift of one thousand, or more, representative reflection spectra that span the full multidimensional range of possible spectral distributions and colors. This broad sampling eliminates the intrinsic selection bias of the CRI calculation and its variants and it is compatible with a more objective standard for a color quality score, one that is statistically based on the fraction of the test spectra that experience color shifts that are less than a just noticeable difference (JND), or an agreed upon multiple of it. Since the concept of JNDs in color has been reproducibly quantified, it is hoped that this approach will be widely acceptable. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Col Res Appl, 2012
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».