艺工交叉——流动墨迹速度感知实验

2023-10-22 08:40

本文主要是介绍艺工交叉——流动墨迹速度感知实验,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 研究问题
  • 实验⽅法
  • 问题1
    • 问题
    • 选用指标
      • 标准误差
      • 无偏误差
    • 指标表
      • 标准误差
      • 无偏误差
    • 数据可视化
    • 结论
  • 问题2
    • 问题
    • 选用指标
      • MSE
    • 指标表
    • 数据可视化
    • 结论
  • 问题3
    • 问题
    • 选用指标
      • 标准误差
    • 指标表
    • 数据可视化
    • 结论

研究问题

  1. 三种流动⻛格中,测试者对哪种⻛格的感受⼀致性最好?
  2. 三种流动⻛格中,⼈们对哪种⻛格的速度感受更符合事实情况?
  3. 在不同的扭曲⽅式下(旋转、镜像),测试者感受到的速度⼤⼩/⽅向有多⼤差异性?

实验⽅法

从张旭作品《古诗四帖》中摘选⼀个字”丘“作为样本,制作3种不同的流动墨迹效果,并且通
过随机的旋转+镜像的⽅式,对每种效果产⽣8个扭曲版本。测试者要在⽬测6个标记点
(ABCDEF)的流动速度,通过拖动箭头的⽅式评估流动⽅向和速率。
3种墨迹⻛格:
⻛格1:

在这里插入图片描述
风格2(风格1逆向流动):
在这里插入图片描述
风格3:
在这里插入图片描述

8种显示⽅向:在这里插入图片描述

问题1

问题

三种流动⻛格中,测试者对哪种⻛格的感受⼀致性最好?

选用指标

标准误差

标准差作为随机误差(或真差) 的代表,是 随 机 误 差 绝 对 值 的 统 计 均 值 \color{#0000FF}{随机误差绝对值的统计均值} 。在国家计量技术规范中,标准差的正式名称是标准偏差,简称 标 准 差 \color{#FF0000}{标准差} ,用符号σ表示。标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。标准差的定义式为: σ = 1 N ∑ i = 1 N ( x i − μ ) 2 \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\displaystyle\sum_{i=1}^{N} (x_i-\mu)^2} σ=N1i=1N(xiμ)2 用样本标准差s 的值作为总体标准差σ的估计值。样本标准差的计算公式为: s = 1 n − 1 ∑ i = 1 N ( x i − x ‾ ) 2 s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\displaystyle\sum_{i=1}^{N} (x_i-\overline x)^2} s=n11i=1N(xix)2

在抽样试验(或重复的等精度测量) 中, 常用到样本平均数的标准差,亦称样本平均数的标准误或简称 标 准 误 \color{#FF0000}{标准误} ( standard error of mean) 。因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数x 与总体平均数μ究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是 样 本 平 均 数 与 总 体 平 均 数 之 间 的 相 对 误 \color{#0000FF}{样本平均数与总体平均数之间的相对误} 。可推出样本平均数的标准误为 σ x ‾ = 1 n σ \sigma_{\overline x} = \frac{1}{\sqrt{n}}\sigma σx=n 1σ,其估计值为 s x ‾ = 1 n s s_{\overline x} = \frac{1}{\sqrt{n}}s sx=n 1s,它反映了样本平均数的离散程度。标准误越小, 说明样本平均数与总体平均数越接近,否则,表明样本平均数比较离散。

无偏误差

也被称为贝塞尔修正
s 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 N ( x i − x ‾ ) 2 s^2 = \sqrt{\frac{1}{n-1}\displaystyle\sum_{i=1}^{N} (x_i-\overline x)^2} s2=n11i=1N(xix)2

指标表

标准误差

墨迹风格速率A速率B速率C速率D速率E速率F
10.1699990.2061850.1788230.1468690.1819850.138489
20.1673040.2106880.1764360.1558370.1768360.182576
30.1482780.1726600.1424700.1362330.1542890.159315
墨迹风格方向A方向B方向C方向D方向E方向F
148.47799440.00155853.65085036.01698135.72300938.630392
270.99948268.96181870.669561152.47470365.30968764.842216
329.69177528.39523428.98046328.64414929.16877128.956710

无偏误差

墨迹风格速率A速率B速率C速率D速率E速率F
10.0289000.0425120.0319780.0215710.0331180.019179
20.0279910.0443900.0311300.0242850.0312710.033334
30.0219860.0298120.0202980.0185590.0238050.025381
墨迹风格方向A方向B方向C方向D方向E方向F
12350.1159041600.1246542878.4137321297.2229061276.1333661492.307182
25040.9264364755.7324064994.18692023248.5349124265.3552104204.512976
3881.601498806.289323839.867211820.487294850.817216838.491048

数据可视化

利用python与pandas、numpy等库对数据进行分析,得到下列数据。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

结论

通过以上数据及其可视化我们不难发现:

  • 不论是以标准误差还是无偏误差所取得的效果均一致
  • 在对不同风格感受上,三种风格的速率差异明显小于方向差异
  • 三种风格中,风格3的速率与方向感受⼀致性最好,风格2的速率与方向感受⼀致性最差
  • 在速率差异上,风格1和风格2的感受一致性更为相近;在方向差异上,风格1和风格3的感受一致性更为相近;

问题2

问题

三种流动⻛格中,⼈们对哪种⻛格的速度感受更符合事实情况?

选用指标

MSE

用于检测预测值和真实值之间的偏差,值越大表示差别越大。
M S E = 1 M ∑ m = 1 M ( y m − y ^ m ) 2 MSE= \frac{1}{M}\displaystyle\sum_{m=1}^{M} (y_m-\hat y_m)^2 MSE=M1m=1M(ymy^m)2

其中y为真实值, y ^ \hat y y^为预测值,M为样本总数。

指标表

墨迹风格速率A速率B速率C速率D速率E速率F
10.0550.1030.0440.0250.0750.066
20.0360.0760.0410.0250.0590.039
30.0340.1120.0260.0180.0660.054

数据可视化

分速率点
在这里插入图片描述

不分速率点
在这里插入图片描述

结论

通过以上数据及其可视化我们总结出以下结论:

  • 三种流动⻛格中,⼈们对风格2的速度感受更符合事实情况
  • 6个速度点中,人们对D点的速度感受更符合事实情况,对B点的速度感受最不符合事实情况

问题3

问题

在不同的扭曲⽅式下(旋转、镜像),测试者感受到的速度⼤⼩/⽅向有多⼤差异性?

选用指标

标准误差

标准差作为随机误差(或真差) 的代表,是 随 机 误 差 绝 对 值 的 统 计 均 值 \color{#0000FF}{随机误差绝对值的统计均值} 。在国家计量技术规范中,标准差的正式名称是标准偏差,简称 标 准 差 \color{#FF0000}{标准差} ,用符号σ表示。标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。标准差的定义式为: σ = 1 N ∑ i = 1 N ( x i − μ ) 2 \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\displaystyle\sum_{i=1}^{N} (x_i-\mu)^2} σ=N1i=1N(xiμ)2 用样本标准差s 的值作为总体标准差σ的估计值。样本标准差的计算公式为: s = 1 n − 1 ∑ i = 1 N ( x i − x ‾ ) 2 s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\displaystyle\sum_{i=1}^{N} (x_i-\overline x)^2} s=n11i=1N(xix)2

在抽样试验(或重复的等精度测量) 中, 常用到样本平均数的标准差,亦称样本平均数的标准误或简称 标 准 误 \color{#FF0000}{标准误} ( standard error of mean) 。因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数x 与总体平均数μ究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是 样 本 平 均 数 与 总 体 平 均 数 之 间 的 相 对 误 \color{#0000FF}{样本平均数与总体平均数之间的相对误} 。可推出样本平均数的标准误为 σ x ‾ = 1 n σ \sigma_{\overline x} = \frac{1}{\sqrt{n}}\sigma σx=n 1σ,其估计值为 s x ‾ = 1 n s s_{\overline x} = \frac{1}{\sqrt{n}}s sx=n 1s,它反映了样本平均数的离散程度。标准误越小, 说明样本平均数与总体平均数越接近,否则,表明样本平均数比较离散。

指标表

对比类别1234567
速率86.885.991.488.185.583.586.1
方向0.1870.1520.1750.1570.1930.1600.152

数据可视化

在这里插入图片描述

结论

通过以上数据及其可视化我们总结出以下结论:

  • 3和5类型对测试者感受速率/⽅向的影响较大,使得差异性较大
  • 旋转与镜像两种变换总体对测试者感受速率/⽅向的影响相似

参考
标准差和标准误

这篇关于艺工交叉——流动墨迹速度感知实验的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/260330

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