![Descubre los 28 nuevos colores que quieren añadir a los 11 habituales](https://s1.ppllstatics.com/ideal/www/multimedia/201807/03/media/cortadas/colores-nuevos2-kcIB-U60234909334MpH-624x385@Ideal.jpg)
![Descubre los 28 nuevos colores que quieren añadir a los 11 habituales](https://s1.ppllstatics.com/ideal/www/multimedia/201807/03/media/cortadas/colores-nuevos2-kcIB-U60234909334MpH-624x385@Ideal.jpg)
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IDEAL.ES
Viernes, 6 de julio 2018, 09:58
Nos hemos acostumbrado a clasificar la realidad en once colores básicos por comodidad, pero quizás no sea el criterio adecuado para tener la mejor paleta posible. Negro, azul, marrón, gris, verde, naranja, rosa, púrpura, rojo, blanco y amarillo no son suficientes. Es lo que reivindica un equipo de científicos chinos y europeos que han propuesto añadir 28 nuevos colores que ya se han probado mucho más eficaces.
Estos nuevos colores 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. La propuesta nace de un trabajo conjunto del Centro de Visión por Computador (CVC) de la Universidad Autónoma de Barcelona junto a otras instituciones internacionales.
El sistema que han presentado es fruto del entrenamiento con una base de datos de 250 imágenes extraídas de Google para cada uno de estos nuevos 39 colores (11+28), cuyos valores de probabilidad fueron estimados por modelos estadísticos. El algortimo aprendió a diferenciar de forma automática y con precisión cada color, describiendo mejor las distintas coloraciones. Un experimento psicofísico con voluntarios demostró que el sistema 11+28 les permitió describir mejor los colores vistos en una pantalla de ordenador.
Con estos nuevos parámetros se podrían identificar píxeles y crear máscaras en una base de datos de 8.000 imágenes que incluyen fotografías de coches, zapatos, vestidos o flores. También permite una mejor identificación y seguimiento visual de individuos. Por ejemplo: el índice de acierto a la hora de registrar a una persona por el color rojo de su camiseta es mayor con el sistema 11+28 que con los 11 iniciales. Además, también se limarían las diferencias en la apreciación y distinción de colores según pautas culturales.
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