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

相关文章

高性能并行计算华为云实验五:

目录 一、实验目的 二、实验说明 三、实验过程 3.1 创建PageRank源码 3.2 makefile的创建和编译 3.3 主机配置文件建立与运行监测 四、实验结果与分析 4.1 采用默认的节点数量及迭代次数进行测试 4.2 分析并行化下节点数量与耗时的变化规律 4.3 分析迭代次数与耗时的变化规律 五、实验思考与总结 5.1 实验思考 5.2 实验总结 E

高性能MYsql读书笔记-加快alter table操作的速度

alte tabe 会导致事务中断。 方法1  使用 alter column 代替 modify column  方法2  不推荐。。 ALTER TABLE      [  ALTER COLUMN    / MODIFY COLUMN  /  CHANGE COLUMN  ] ALTER TABLE sakila.film MODIFY COLUMN rental

物联网系统运维——移动电商应用发布,Tomcat应用服务器,实验CentOS 7安装JDK与Tomcat,配置Tomcat Web管理界面

一.Tomcat应用服务器 1.Tomcat介绍 Tomcat是- -个免费的开源的Ser Ivet容器,它是Apache基金会的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache, Sun和其他一 些公司及个人共同开发而成。Tomcat是一一个小型的轻量级应用服务器,在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用,是开发和调试JSP程序的首选。 在Tomcat中,应用程序的成部署很简

STM32HAL库--SDRAM实验(速记版)

STM32F429IGT6 自带了 256K 字节的 SRAM,对一般应用来说,已经足够了,不过在一些对内存要求高的场合, STM32F429 自带的这些内存就不够用了。比如使用 LTDC 驱动RGB 屏、跑算法或者跑 GUI 等,就可能不太够用,所以阿波罗 STM32F429 开发板板载了一颗 32M 字节容量的 SDRAM 芯片:W9825G6KH,满足大内存使用的需求。 1

redis增大查询速度(项目中实际应用举例)

1、关于保存User表的方案       1.1  使用Redis的Hash类型去保存关系型数据库的User表        1.2 redis的Hash的key为"SYS_USER_TABLE_SEX_MAN",field:userid   value:json 数据 2、利用Redis的Set来保存满足一类条件的User用户的id信息。例如,性别为女,年龄大于25岁等条件。 3

为何HBase速度很快?

为何HBase速度很快? HBase能提供实时计算服务主要原因是由其架构和底层的数据结构决定的, 即由LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree) + HTable(region分区) + Cache决定——客户端可以直接定位到要查数据所在的HRegion server服务器,然后直接在服务器的一个region上查找要匹配的数据,并且这些数据部分是经过cache缓存的。

基于ZYNQ7000的交叉编译工具链Qt+OpenCV+ffmpeg等库支持总结

最近刚刚接触XILINX的ZYNQ板,刚接触没有十天。XILINX定位它为SOC,我也很认同,起码比TI定位MPU为SOC强很多。据说今年TI的最新产品也加入了ZYNQ板。 之前的MIPS处理器设计与实现的项目就算做告一段落,搞了将近7个月,成果显著,收获颇多,最近打算搞搞ZYNQ。 之前MIPS也有一套交叉编译工具,不过是老师提供的,自己也尝试搞了搞,太辛苦了,而且也没什么成果,因为我

HCIA 19 结束 企业总部-分支综合实验(下)

3.6出口NAT配置可以访问互联网 配置NAT使内网可以访问公网8.8.8.8,当前总部PC1 PING不通公网地址8.8.8.8。 3.6.1总部配置NAT访问互联网 步骤1:配置NAT acl number 2000    rule 5 permit source 192.168.0.0 0.0.255.255 # interface GigabitEthernet0/0/2

STM32G030F6使用CubeMx配置PWM实验

1. 使用 CubeMx 创建 PWM 工程 打开 CubeMx 软件,选中我们此次使用的单片机型号 STM32G030F6P6 ,点击 StartProject. 配置定时器 配置定时器1的通道1和通道2 产生PWM; 设置定时器1的主频:设置了( 63 + 1) 分频即定时器主频为1M 设置PWM定时的周期计数为 1000 即 1000HZ 设置通道一 翻转的计数值为 500 即

STM32G030F6使用CubeMx配置DMA读取多通道ADC实验

1. 使用 CubeMx 创建 ADC 工程 打开 CubeMx 软件,选中我们此次使用的单片机型号 STM32G030F6P6 ,点击 StartProject. 先配置一下串口,用来打印相关信息 再来配置 ADC 配置DMA PS:DMA 需要要配置成循环模式,否则只填满一次缓存数组后就停止工作,需要重调用启动 DMA 的函数. 配置时钟 ps:本实验使用内部高速时钟