基于语义理解与共性颜色识别的儿童绘画调色板推荐

摘要

针对儿童在绘画和涂色活动中因缺乏色彩理论知识和经验而难以为目标物体选择和谐颜色搭配的问题，设计了一种基于语义理解与共性颜色识别的颜色推荐方案.该方案采用侧重实体的多路融合召回策略，匹配MTurk数据集中与用户输入文本相似性得分最高的2组结果，并将其对应的颜色主题作为推荐的调色板.若相似性得分未达到设定阈值，则从专业网站上获取与用户输入文本描述对应的图片，通过增强语义人像通用抠图(boosting semantic human matting, BSHM)模型提取其主体，并采用改进的K-Means聚类算法获取主体的调色板，最后通过颜色相似度计算，得到2组共性颜色作为推荐的调色板.用户研究表明，该方案能有效推荐美观且与目标物体匹配的调色板，有助于提升儿童的颜色搭配和色彩认知能力.

关键词

颜色推荐 / 文本匹配 / 实体提取 / 调色板