論文の概要: Multi-scale structural complexity as a quantitative measure of visual complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04076v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 20:26:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 17:20:07.260680
• Title: Multi-scale structural complexity as a quantitative measure of visual complexity
• Title（参考訳）: 視覚的複雑性の定量的尺度としてのマルチスケール構造複雑性
• Authors: Anna Kravchenko, Andrey A. Bagrov, Mikhail I. Katsnelson, Veronica Dudarev,
• Abstract要約: マルチスケール構造複雑性尺度(MSSC)は,物体の構造的複雑性を,その階層構造における異なるスケール間の相違点の量として定義する手法である。 我々は、MSSCが他の計算複雑性尺度と同等の主観的複雑性と相関し、より直感的であり、画像のカテゴリ間で一貫性があり、計算が容易であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3499500088995464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While intuitive for humans, the concept of visual complexity is hard to define and quantify formally. We suggest adopting the multi-scale structural complexity (MSSC) measure, an approach that defines structural complexity of an object as the amount of dissimilarities between distinct scales in its hierarchical organization. In this work, we apply MSSC to the case of visual stimuli, using an open dataset of images with subjective complexity scores obtained from human participants (SAVOIAS). We demonstrate that MSSC correlates with subjective complexity on par with other computational complexity measures, while being more intuitive by definition, consistent across categories of images, and easier to compute. We discuss objective and subjective elements inherently present in human perception of complexity and the domains where the two are more likely to diverge. We show how the multi-scale nature of MSSC allows further investigation of complexity as it is perceived by humans.
• Abstract（参考訳）: 人間には直感的であるが、視覚的複雑性の概念は定義や定量化が難しい。 マルチスケール構造複雑性尺度(MSSC)は,物体の構造的複雑性を,その階層構造における異なるスケール間の相違点の量として定義する手法である。 そこで本研究では,ヒトのSAVOIASから得られた主観的複雑性スコアを持つ画像のオープンデータセットを用いて,MSSCを視覚刺激の場合に適用する。 我々は、MSSCが他の計算複雑性尺度と同等の主観的複雑性と相関し、より直感的であり、画像のカテゴリ間で一貫性があり、計算が容易であることを示した。 複雑度に対する人間の知覚に固有の目的的および主観的要素と、両者が分岐しやすい領域について論じる。 我々は,MSSCのマルチスケールな性質が,人間によって知覚される複雑さのさらなる研究を可能にしていることを示す。

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