Comparing lighting quality evaluations of real scenes with those from high dynamic range and conventional images
Notice bibliographique
Résumé
Thirty-nine participants viewed six interior scenes in an office/laboratory building and rated them for brightness, uniformity, pleasantness, and glare. The scenes were viewed in three presentation modes: participants saw the real space and images of the spaces on a 17-inch computer monitor in both conventional and high dynamic range (HDR) mode. HDR mode allowed the high range of luminances in the real scene to be accurately reproduced, with maximum luminances more than 10 times higher than those in the conventional images. For those participants who saw the images before the real spaces (the most relevant order for practical applications), the HDR images were rated as significantly more realistic than the conventional images. However, this effect was limited to scenes with relatively large areas of high luminance, which in this study was represented by scenes with windows and daylight. Ratings of the HDR images were significantly related to simple photometric descriptors of the images in the expected manner: Brightness and glare ratings were positively correlated with overall and elevated luminance, and nonuniformity ratings were positively correlated with luminance variability. These results suggest that for evaluations of visual appearance of interior scenes featuring large areas of high luminance, the HDR method may be used as a surrogate for experiencing a real space both for lighting quality research, and in the design process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».