Where to Draw the Line: Effect of Artistic Expertise on Line Drawings of Natural Scenes
Notice bibliographique
Résumé
Humans are able to quickly and accurately recognize scenes from line drawings. This suggests that contour lines are sufficient to capture important structural information from a scene. Indeed, previous work from our lab has shown that viewing line drawings elicits similar neural activation patterns as viewing photographs, and that curvature and junction information is most helpful for human scene categorization. However, these results are based on line drawings made by one artist. In this study, we ask what contours and structural features are conserved across line drawings of scenes made by different people, and whether artistic expertise influences this consistency. We first developed software in Matlab Psychophysics Toolbox for tracing outlines over photographs of natural scenes (18 scenes, 6 categories) using a graphics tablet. Contours can be drawn free-hand or by creating a series of connected line segments. Spatial coordinates of the strokes are stored with temporal order information. Next we asked 43 participants with varying levels of artistic training to trace the contours in 5 photographs. We then extracted properties of contours (orientation, length, curvature) and contour junctions (types and angles) from each drawing. We found that people generally agree on some lines while differing on others. Specifically, contour curvature, orientation and junction types have the highest correlation between drawings of the same scene, across all scene categories, while contour length and junction angles are more variable between people. We are developing algorithms to determine matches between two individual drawings of the same image, and will present results showing which lines are most commonly agreed-upon, with characterization of the underlying physical phenomenon (occlusion boundaries, shadow, texture). In conclusion, our results measure the amount of agreement between individuals in drawing the contours in scenes. They highlight the importance of curvature and junctions for defining scene structure. Meeting abstract presented at VSS 2016
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».