Drawing accuracy measured using polygons
Notice bibliographique
Résumé
The study of drawing, for its own sake and as a probe into human visual perception, generally depends on ratings by human critics and self-reported expertise of the drawers. To complement those approaches, we have developed a geometric approach to analyzing drawing accuracy, one whose measures are objective, continuous and performance-based. Drawing geometry is represented by polygons formed by landmark points found in the drawing. Drawing accuracy is assessed by comparing the geometric properties of polygons in the drawn image to the equivalent polygon in a ground truth photo. There are four distinct properties of a polygon: its size, its position, its orientation and the proportionality of its shape. We can decompose error into four components and investigate how each contributes to drawing performance. We applied a polygon-based accuracy analysis to a pilot data set of representational drawings and found that an expert drawer outperformed a novice on every dimension of polygon error. The results of the pilot data analysis correspond well with the apparent quality of the drawings, suggesting that the landmark and polygon analysis is a method worthy of further study. Applying this geometric analysis to a within-subjects comparison of accuracy in the positive and negative space suggests there is a trade-off on dimensions of error. The performance-based analysis of geometric deformations will allow the study of drawing accuracy at different levels of organization, in a systematic and quantitative manner. We briefly describe the method and its potential applications to research in drawing education and visual perception.
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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 | 0,003 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».