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/2403.10390v3
• Date: Mon, 10 Mar 2025 12:42:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 18:53:59.411647
• 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: 2つの代替的な強制選択実験は視覚知覚文学で人気がある。 クラウドソースによる知覚距離モデルが登場し、三つ子間で画像を共有することはなく、ランキングが実現不可能になった。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.18802526899955
• License:
• Abstract: Two-alternative forced choice (2AFC) experiments are popular in the visual perception literature to understand how human observers perceive distances within triplets made of a reference image and two distorted versions. Previously, this had been conducted in controlled environments, with triplets sharing images, making it possible to rank the perceived quality and evaluate perceptual distance models against the ranking. Recently, crowd-sourced perceptual datasets have emerged, with no images shared between triplets, making ranking infeasible. Evaluations 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. We estimate a smooth and consistent distribution of the judgements on the reference-distorted distance plane, according to each distance model. We estimate the parameter of the local binomial distribution using maximum likelihood, and a global measurement of the expected log-likelihood of the judgements. We calculate meaningful and well-founded metrics, beyond the mere prediction accuracy as percentage agreement and compare to a neural network counterpart, also optimised to maximise likelihood according to a binomial model.
• Abstract（参考訳）: 2-alternative forced choice (2AFC) 実験は、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ために、視覚知覚文学で人気がある。 従来、これらは画像を共有する三つ組で制御された環境で行われており、認識された品質をランク付けし、ランキングに対する知覚距離モデルを評価することが可能であった。 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。 このデータを用いた評価は、三重項上の判断を二項決定に還元する、すなわち、距離モデルが人間の決定に一致するかどうか、すなわち、最適以下であり、結論を誤解させる傾向がある。 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。 各距離モデルに基づいて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。 最大値を用いて局所二項分布のパラメータを推定し, 判定結果の対数類似度を大域的に測定した。 我々は、単なる予測精度をパーセンテージの一致として計算し、ニューラルネットワークと比較し、二項モデルによる可能性の最大化を最適化した。

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