論文の概要: Indexical Cities: Articulating Personal Models of Urban Preference with Geotagged Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10615v1
• Date: Thu, 23 Jan 2020 11:00:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 13:24:09.227333
• Title: Indexical Cities: Articulating Personal Models of Urban Preference with Geotagged Data
• Title（参考訳）: 指標都市:ジオタグデータを用いた都市選好の個人モデル
• Authors: Diana Alvarez-Marin and Karla Saldana Ochoa
• Abstract要約: 本研究は,都市空間における個人の嗜好を特徴付け,特定の観測者に対する未知の好ましくない場所のスペクトルを予測する。 多くの都市認識研究とは異なり、我々の意図は都市品質の客観的な尺度を提供する手段ではなく、都市や都市についての個人的な見解を表現することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to assess the potential of liking a city or a neighborhood before ever having been there. The concept of urban quality has until now pertained to global city ranking, where cities are evaluated under a grid of given parameters, or either to empirical and sociological approaches, often constrained by the amount of available information. Using state of the art machine learning techniques and thousands of geotagged satellite and perspective images from diverse urban cultures, this research characterizes personal preference in urban spaces and predicts a spectrum of unknown likeable places for a specific observer. Unlike most urban perception studies, our intention is not by any means to provide an objective measure of urban quality, but rather to portray personal views of the city or Cities of Indexes.
• Abstract（参考訳）: 都市や近所を好きになる可能性を評価するには、どうすればいいのか? これまで都市品質の概念は、与えられたパラメータのグリッドの下で評価される世界的な都市ランキングや、利用可能な情報量によって制約される経験的・社会学的アプローチに関係してきた。 この研究は、最先端の機械学習技術と、様々な都市文化からの何千ものジオタグ付き衛星画像と視点画像を用いて、都市空間における個人の好みを特徴付け、特定のオブザーバーにとって未知の好適な場所のスペクトルを予測する。 多くの都市認識研究とは異なり、我々の意図は、都市品質の客観的な尺度を提供する手段ではなく、都市または都市指数の個人的見解を記述することである。

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