
Интересное сегодня
Искусственный интеллект научился различать типы нейронов: пр...
Прорыв в нейронауке: ИИ научился различать типы нейронов Крупное открытие в области нейронауки стало...
Порог продолжительности вибротактильных стимулов для восприя...
Человек воспринимает вибрации через слуховую систему как звук и через осязание с помощью механорецеп...
Доверие и социальный класс: почему люди доверяют тем, кто вы...
Новое исследование показывает, что люди склонны доверять тем, кто вырос в семьях с низким доходом, а...
Влияние культуры на распознавание эмоций: Позированные и спо...
Введение Культура последовательно демонстрирует влияние на то, как эмоции воспринимаются через невер...
Музыка и осознанность: Как музыкальная медитация помогает в ...
Потенциал музыкальной медитации для терапии Согласно новому исследованию, проведенному учеными из Йе...
Использование ИИ для диагностики ПТСР у детей: Инновационный...
Диагностика посттравматического стрессового расстройства (ПТСР) у детей часто сталкивается с труднос...
Введение
Многие современные модели эстетического опыта выдвигают гипотезу о том, что эстетические суждения людей частично основываются на восприятии низко- и среднеуровневых визуальных характеристик. В дополнение к перцептивной обработке, когнитивные процессы и эмоции считаются ключевыми факторами эстетического опыта. В поддержку роли перцептивных процессов было установлено, что количественные (объективные) свойства изображений могут предсказывать эстетические суждения, такие как оценки симпатии, интереса или красоты для различных видов визуальных стимулов, включая произведения искусства.
Инструмент "Aesthetics Toolbox"
В настоящей статье мы описываем инструмент, названный "Aesthetics Toolbox", который может вычислять набор количественных (объективных) свойств изображений, изучаемых в исследовании эстетики ранее. Эти свойства изображений рассчитываются на основе физической структуры цифровых изображений и, следовательно, независимы от восприятия наблюдателя. Мы сосредоточимся на количественных свойствах 2D статичных изображений, которые исследовались чаще, чем 3D или движущиеся стимулы, такие как архитектурные объекты, скульптура, танец и кино.
Подход
Мы подробно объясняем, почему каждое свойство изображения имеет значение для исследований в области эстетики и как его можно вычислить. Мы будем ссылаться на некоторые примеры исследований, которые иллюстрируют их применение и их связь с субъективными эстетическими оценками, такими как симпатия, визуальное предпочтение, красота или художественная ценность. Несмотря на то, что выбор свойств изображения в инструменте ограничен, мы стараемся предоставить исследователям понимание того, как рассчитывать подмножество специфических свойств изображения и как их использовать в исследованиях эстетики.
Заключение
Инструмент "Aesthetics Toolbox" – это наш вклад в улучшение доступности инструментов для исследования количественных свойств изображений в эстетическом контексте. Он предоставляет исследовательскому сообществу удобный инструмент для вычисления большого выбора свойств изображений. Мы надеемся, что данный инструмент станет ценным средством для изучения количественных свойств изображений в исследовании эстетики.