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
- 三种流动⻛格中,测试者对哪种⻛格的感受⼀致性最好?
- 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?
- 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:
风格2(风格1逆向流动):
风格3:
8种显示⽅向:
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} 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} 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=1∑N(xi−μ)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=n−11i=1∑N(xi−x)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} 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} 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=n1σ,其估计值为 s x ‾ = 1 n s s_{\overline x} = \frac{1}{\sqrt{n}}s sx=n1s,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=n−11i=1∑N(xi−x)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 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 0.169999 | 0.206185 | 0.178823 | 0.146869 | 0.181985 | 0.138489 |
2 | 0.167304 | 0.210688 | 0.176436 | 0.155837 | 0.176836 | 0.182576 |
3 | 0.148278 | 0.172660 | 0.142470 | 0.136233 | 0.154289 | 0.159315 |
墨迹风格 | 方向A | 方向B | 方向C | 方向D | 方向E | 方向F |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 48.477994 | 40.001558 | 53.650850 | 36.016981 | 35.723009 | 38.630392 |
2 | 70.999482 | 68.961818 | 70.669561 | 152.474703 | 65.309687 | 64.842216 |
3 | 29.691775 | 28.395234 | 28.980463 | 28.644149 | 29.168771 | 28.956710 |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 0.028900 | 0.042512 | 0.031978 | 0.021571 | 0.033118 | 0.019179 |
2 | 0.027991 | 0.044390 | 0.031130 | 0.024285 | 0.031271 | 0.033334 |
3 | 0.021986 | 0.029812 | 0.020298 | 0.018559 | 0.023805 | 0.025381 |
墨迹风格 | 方向A | 方向B | 方向C | 方向D | 方向E | 方向F |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2350.115904 | 1600.124654 | 2878.413732 | 1297.222906 | 1276.133366 | 1492.307182 |
2 | 5040.926436 | 4755.732406 | 4994.186920 | 23248.534912 | 4265.355210 | 4204.512976 |
3 | 881.601498 | 806.289323 | 839.867211 | 820.487294 | 850.817216 | 838.491048 |
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。
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=1∑M(ym−y^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 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 0.055 | 0.103 | 0.044 | 0.025 | 0.075 | 0.066 |
2 | 0.036 | 0.076 | 0.041 | 0.025 | 0.059 | 0.039 |
3 | 0.034 | 0.112 | 0.026 | 0.018 | 0.066 | 0.054 |
数据可视化
分速率点
不分速率点
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} 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} 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=1∑N(xi−μ)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=n−11i=1∑N(xi−x)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} 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} 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=n1σ,其估计值为 s x ‾ = 1 n s s_{\overline x} = \frac{1}{\sqrt{n}}s sx=n1s,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 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
速率 | 86.8 | 85.9 | 91.4 | 88.1 | 85.5 | 83.5 | 86.1 |
方向 | 0.187 | 0.152 | 0.175 | 0.157 | 0.193 | 0.160 | 0.152 |
数据可视化
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!