論文の概要: Evaluating Perceptual Distance Models by Fitting Binomial Distributions to Two-Alternative Forced Choice Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10390v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 17:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:29:40.276242
• Title: Evaluating Perceptual Distance Models by Fitting Binomial Distributions to Two-Alternative Forced Choice Data
• Title（参考訳）: 二項分布を2つの交互強制選択データに適合させることによる知覚距離モデルの評価
• Authors: Alexander Hepburn, Raul Santos-Rodriguez, Javier Portilla,
• Abstract要約: クラウドソースの知覚データセットが登場し、三つ子間で画像が共有されないため、ランク付けが不可能になった。 両面分布を用いた2AFC実験において,基礎となる意思決定過程を統計的にモデル化する。 距離モデルに対する有意義かつ十分に確立されたメトリクスを、単なる予測精度をパーセンテージ・アグリーメントとして計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.18802526899955
• License:
• Abstract: The two-alternative forced choice (2AFC) experimental method is popular in the visual perception literature, where practitioners aim to understand how human observers perceive distances within triplets made of a reference image and two distorted versions. In the past, this had been conducted in controlled environments, with triplets sharing images, so it was possible to rank the perceived quality. This ranking would then be used to evaluate perceptual distance models against the experimental data. Recently, crowd-sourced perceptual datasets have emerged, with no images shared between triplets, making ranking infeasible. Evaluating perceptual distance models using this data reduces the judgements on a triplet to a binary decision, namely, whether the distance model agrees with the human decision - which is suboptimal and prone to misleading conclusions. Instead, we statistically model the underlying decision-making process during 2AFC experiments using a binomial distribution. Having enough empirical data, we estimate a smooth and consistent distribution of the judgements on the reference-distorted distance plane, according to each distance model. By applying maximum likelihood, we estimate the parameter of the local binomial distribution, and a global measurement of the expected log-likelihood of the measured responses. We calculate meaningful and well-founded metrics for the distance model, beyond the mere prediction accuracy as percentage agreement, even with variable numbers of judgements per triplet -- key advantages over both classical and neural network methods.
• Abstract（参考訳）: 2-alternative forced choice (2AFC) 実験法は、人間の観察者が基準画像と2つの歪んだバージョンで作られた三重項内の距離をどう知覚するかを理解することを目的として、視覚知覚文学において人気がある。 過去には、これらは三重項が画像を共有する制御された環境で行われており、知覚された品質のランク付けが可能であった。 このランキングは、実験データに対して知覚距離モデルを評価するために使用される。 最近、クラウドソーシングされた知覚データセットが登場し、トレーレット間で画像が共有されず、ランキングが実現不可能になった。 このデータを用いて知覚距離モデルを評価することは、三重項上の判断を二分決定に還元する。 代わりに、二項分布を用いた2AFC実験において、基礎となる意思決定過程を統計的にモデル化する。 各距離モデルにより,十分な経験的データを得た場合,基準歪距離平面上の判断の円滑かつ一貫した分布を推定する。 最大確率を適用することで、局所二項分布のパラメータと、測定された応答の対数分布のグローバルな測定を推定する。 従来のニューラルネットワーク手法とニューラルネットワーク手法の主な利点である三重項あたりの判定数の変動であっても、単なる予測精度をパーセンテージの一致として、距離モデルの有意義で十分に確立されたメトリクスを計算します。

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