KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 2025 / Sayı: 26

Renk Algısının Bulanık Mantıkla Modellemesi: Goethe’nin Kuramına Fenomenolojik Bir Yaklaşım

Murat Anbarcı(Sultanbeyli Belediyesi)
Sayfa
68–80
Yayın Tarihi
2025-12-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada hem bilimsel hem de felsefi yönleriyle oldukça dikkat çeken Newton'un renk anlayışına karşı bir tepki olarak doğan, Johann Wolfgang von Goethe’nin Renk Teorisi (Zur Farbenlehre) çalışmasındaki renk algısını Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) yaklaşımıyla bilimsel bir temele oturtup, insan algısına dayalı fenomenolojiyi sayısallaştırarak, insanın renk deneyimi niceliksel olarak modellenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Johann Wolfgang von Goethe’nin 1810 yılında yayımlanan Renk Teorisi, felsefi yönleriyle oldukça dikkat çeken bir çalışmadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Klasik mantıkta bir öğe, bir kümenin ya “üyesidir” (1) ya da “değildir” (0).
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada hem bilimsel hem de felsefi yönleriyle oldukça dikkat çeken Newton'un renk anlayışına karşı bir tepki olarak doğan, Johann Wolfgang von Goethe’nin Renk Teorisi (Zur Farbenlehre) çalışmasındaki renk algısını Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) yaklaşımıyla bilimsel bir temele oturtup, insan algısına dayalı fenomenolojiyi sayısallaştırarak, insanın renk deneyimi niceliksel olarak modellenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Renk Algısı · Goethe · Bulanık Mantık

Özet

Johann Wolfgang von Goethe’nin 1810 yılında yayımlanan Renk Teorisi, felsefi yönleriyle oldukça dikkat çeken bir çalışmadır. Goethe’ye göre renk algısı kesin sınırlarla değil, geçişler ve belirsizliklerle doludur. Renkler kesin olarak “kırmızı”, “mavi” gibi kategorilere girmez; algı, bağlama, ışığa, psikolojiye göre değişmektedir. Bu durum, klasik mantıkta “ya siyah ya beyaz” gibi net kategoriler yerine, dereceli, belirsiz ve esnek tanımlamalar gerektirir. Klasik mantıkta bir öğe, bir kümenin ya “üyesidir” (1) ya da “değildir” (0). Bulanık mantıkta üyelik [0, 1] arasında herhangi bir değer olabilir. Böylece “bir rengin kırmızı olma derecesi” 0.7, “mavi olma derecesi” 0.3 gibi ifade edilebilir. Bu sayede renk algısındaki belirsizlik ve geçişler matematiksel olarak modellenebilir. Bu çalışmada hem bilimsel hem de felsefi yönleriyle oldukça dikkat çeken Newton'un renk anlayışına karşı bir tepki olarak doğan, Johann Wolfgang von Goethe’nin Renk Teorisi (Zur Farbenlehre) çalışmasındaki renk algısını Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) yaklaşımıyla bilimsel bir temele oturtup, insan algısına dayalı fenomenolojiyi sayısallaştırarak, insanın renk deneyimi niceliksel olarak modellenmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Anbarcı, M. (2025). Renk Algısının Bulanık Mantıkla Modellemesi: Goethe’nin Kuramına Fenomenolojik Bir Yaklaşım. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, Sayı: 26, 68–80. https://doi.org/10.63673/SosyoTeknik.1852237

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (40)

  1. Ait Younes, A., Truck, I., & Akdağ, H. (2005). Color image profiling using fuzzy sets. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 13(3), 343–360. https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol13/iss3/5
  2. Akbarzadeh, M. R., & Shouraki, S. B. (2008). Affective computing based on fuzzy logic and emotion-based color recognition. International Journal of Human-Computer Studies, 66(11), 688–700. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2008.06.002
  3. Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning (4th ed.). MIT Press. Al-Quraishi, S. A., & El-Kilany, M. (2021). A Fuzzy Logic Approach for Color Image Segmentation Based on Human Perception. Journal of Imaging, 7(6), 112. https://doi.org/10.3390/jimaging7060112
  4. Birren, F. (2016). Color psychology and color therapy: A factual study of the influence of color on human life. Martino Fine Books.
  5. Bornstein, M. H. (2002). Cultural approaches to color. In Handbook of Cross-Cultural Psychology (Vol. 2, pp. 399-409). Allyn & Bacon.
  6. Bornstein, M. H. (2002). Perception of emotion in infants: Color perception and cognition. The Neuroscientist, 8(3), 248–254. https://doi.org/10.1177/107385840200800308
  7. Feisner, E. A. (2006). Color: How to use it. Laurence King Publishing.
  8. Gage, J. (1993). Color and Culture: Practice and Meaning from Antiquity to Abstraction. Boston: Little, Brown and Company.
  9. Gage, J. (1999). Renk ve Kültür: Antik Çağdan Soyutlamaya Uygulama ve Anlam [Color and Culture: Practice and Meaning from Antiquity to Abstraction]. Londra: Thames and Hudson.
  10. Goethe, J. W. von. (1810). Zur Farbenlehre [Theory of Colours]. Cotta’schen Buchhandlung.
  11. Goethe, J. W. von. (1970). Goethe’s Theory of Colours (C. L. Eastlake, Trans.). MIT Press. (Orijinal eser 1810)
  12. Herrera, F., Charte, F., Rivera, A. J., & del Jesus, M. J. (2021). Multilabel classification: Problem analysis, metrics, and applications. Springer.
  13. Itten, J. (1973). The Art of Color: The Subjective Experience and Objective Rationale of Color. Wiley.
  14. Itten, J. (1961). Rengin Sanatı: Renklerin Öznel Deneyimi ve Nesnel Gerekçesi [The Art of Color: The Subjective Experience and Objective Rationale of Color]. New York: Van Nostrand Reinhold.
  15. Kahraman, C. (2014). Fuzzy multi-criteria decision making: Theory and applications with recent developments. Springer.
  16. Kandinsky, W. (1977). Concerning the Spiritual in Art. New York: Dover Publications.
  17. Karray, F. O., & De Silva, C. W. (2004). Soft computing and intelligent systems design: Theory, tools and applications. Addison-Wesley.
  18. Klir, G. J., & Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic: Theory and applications. Prentice Hall.
  19. Kosko, B. (1992). Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence. Prentice Hall.
  20. Kwon, Y., & Kim, H. (2022). Intelligent fuzzy systems in creative color generation. Expert Systems with Applications, 193, 116464. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116464
  21. Lee, J., & Kwon, O. (2023). Computational aesthetics and emotion-based color recommendation using fuzzy modeling. Multimedia Tools and Applications, 82(3), 3721–3745. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13754-4
  22. Li, R., & Zhang, J. (2020). Review of computational neuroaesthetics: Bridging the gap between neuroaesthetics and computer science. Brain Informatics, 7(1), 16. https://doi.org/10.1186/s40708-020-00118-w
  23. Li, X., Zhang, Y., & Wang, T. (2022). Hybrid fuzzy-deep learning methods for color recognition. Applied Soft Computing, 118, 108512. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108512
  24. Liu, J., & Mendel, J. M. (2001). Encoding fuzzy rules as DNA strands for color classification. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 9(5), 644–655. https://doi.org/10.1109/91.940957
  25. Liu, Y., Wang, H., & Wu, C. (2020). A fuzzy logic-based approach to evaluating color perception in digital environments. Journal of Visual Communication and Image Representation, 73, 102922. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2020.102922
  26. Mendel, J. M. (2017). Uncertain rule-based fuzzy systems: Introduction and new directions (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-54999-0
  27. Newton, I. (1704). Opticks: Or, a treatise of the reflections, refractions, inflections and colours of light. Royal Society.
  28. O’Sullivan, P. (2014). Modeling affective response to color using fuzzy inference systems. Design Studies, 35(2), 194–215. https://doi.org/10.1016/j.destud.2013.09.003
  29. Ostriker, M. (1996). Goethe's color theory and the philosophy of perception. Isis, 87(2), 281-294. https://doi.org/10.1086/355970
  30. Paul, J., Hurley, D. A., & Nolan, M. (2016). Color theory in design practice: Bridging the gap between theory and application. Color Research & Application, 41(5), 509–518. https://doi.org/10.1002/col.22060
  31. Paul, S., Skelton, C., & Thornton, E. (2016). The cultural context of color: A cross-cultural study of color naming and meaning. Color Research & Application, 41(2), 117-130. https://doi.org/10.1002/col.21955 Ross, T. J. (2010). Fuzzy logic with engineering applications (3rd ed.). Wiley.
  32. Shamoi, P., Muratbekova, M., Izbassar, A., Inoue, A., & Kawanaka, H. (2023). Towards a universal understanding of color harmony: Fuzzy approach. In Fuzzy Systems and Data Mining IX (Vol. 378, pp. 20–28). IOS Press. https://doi.org/10.3233/FAIA231002
  33. Sharma, P., Gupta, R., & Singh, S. (2021). Fuzzy logic-based models for color classification: A review. Journal of Intelligent Systems, 30(1), 88-101. https://doi.org/10.1515/jisys-2020-0020
  34. Süsser, T., & Hahn, U. (2015). Color perception and cultural meaning: A fuzzy logic perspective. Color Research & Application, 40(4), 321–332. https://doi.org/10.1002/col.21818
  35. Wade, N. J., & Brodsky, M. C. (2013). The History of Color Science. Wiley-Blackwell.
  36. Wandell, B. A. (1995). Foundations of vision. Sinauer Associates.
  37. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
  38. Zadeh, L. A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning I. Information Sciences, 8(3), 199–249.
  39. Zanker, J. M. (2013). Motion–color interactions in visual perception: A computational perspective. Vision Research, 91, 140–155. https://doi.org/10.1016/j.visres.2013.07.009
  40. Zimmermann, H. J. (2010). Fuzzy set theory—and its applications (4th ed.). Springer.