論文の概要: A toolbox for calculating objective image properties in aesthetics research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10616v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 07:49:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 14:44:20.006748
- Title: A toolbox for calculating objective image properties in aesthetics research
- Title（参考訳）: 美学研究における客観的画像特性の計算ツールボックス
- Authors: Christoph Redies, Ralf Bartho, Lisa Koßmann, Branka Spehar, Ronald Hübner, Johan Wagemans, Gregor U. Hayn-Leichsenring,
- Abstract要約: 「美学ツールボックス」では、現代研究でよく見られる量的画像特性の集合を正確に計算することができる。
性質としては、光度と色統計、フーリエスペクトル特性、フラクタル性、自己相似性、対称性、異なるエントロピー測度とCNNに基づく分散がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the past two decades, researchers in the field of visual aesthetics have studied numerous quantitative (objective) image properties and how they relate to visual aesthetic appreciation. However, results are difficult to compare between research groups. One reason is that researchers use different sets of image properties in their studies. But even if the same properties are used, the image pre-processing techniques may differ and often researchers use their own customized scripts to calculate the image properties. To provide greater accessibility and comparability of research results in visual experimental aesthetics, we developed an open-access and easy-to-use toolbox (called the 'Aesthetics Toolbox'). The Toolbox allows users to calculate a well-defined set of quantitative image properties popular in contemporary research. The properties include lightness and color statistics, Fourier spectral properties, fractality, self-similarity, symmetry, as well as different entropy measures and CNN-based variances. Compatible with most devices, the Toolbox provides an intuitive click-and-drop web interface. In the Toolbox, we integrated the original scripts of four different research groups and translated them into Python 3. To ensure that results were consistent across analyses, we took care that results from the Python versions of the scripts were the same as those from the original scripts. The toolbox, detailed documentation, and a link to the cloud version are available via Github: https://github.com/RBartho/Aesthetics-Toolbox. In summary, we developed a toolbox that helps to standardize and simplify the calculation of quantitative image properties for visual aesthetics research.
- Abstract（参考訳）: 過去20年間、視覚美学の研究者は、多くの量的(客観的な)イメージ特性と、それらが視覚美的鑑賞との関連性について研究してきた。
しかし,研究グループ間の比較は困難である。
一つの理由は、研究者が研究で異なる画像特性のセットを使用しているからである。
しかし、同じプロパティが使われたとしても、画像前処理技術が異なる場合があり、しばしば研究者は独自のスクリプトを使用して画像特性を計算します。
視覚的審美学における研究結果のアクセシビリティとコンパビリティの向上を目的として,オープンアクセスで使いやすいツールボックス(Aesthetics Toolbox)を開発した。
Toolboxは、現代の研究でよく使われる定量的な画像特性の集合をユーザが正確に計算することを可能にする。
この性質には、光度と色統計、フーリエスペクトル特性、フラクタル性、自己相似性、対称性、異なるエントロピー測度とCNNに基づく分散が含まれる。
ほとんどのデバイスと互換性のあるツールボックスは、直感的なクリック&ドロップのWebインターフェースを提供する。
Toolboxでは、4つの異なる研究グループのオリジナルのスクリプトを統合し、それらをPython 3に翻訳しました。
分析全体で結果が一貫していることを確認するため、Pythonバージョンのスクリプトの結果がオリジナルのスクリプトと同じであるように注意しました。
ツールボックス、詳細なドキュメント、クラウドバージョンへのリンクはGithubで入手できる。
そこで我々は,視覚美学研究のための定量的画像特性の計算の標準化と簡易化を支援するツールボックスを開発した。
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