A Monte Carlo method for assessing color rendering quality with possible application to color rendering standards
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle