Resumen

Cómo interpretar la relación entre las características de bajo nivel, como algunas características estadísticas del color y la textura, y las propiedades estéticas de alto nivel, como cálido o frío, suave o duro, ha sido un tema de investigación candente de la neuroestética. Al contrario que el método de caja negra, ampliamente utilizado en los campos del aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones, construimos un modelo de caja blanca con una estructura jerárquica de avance inspirada en los mecanismos neurobiológicos que subyacen a la percepción estética del arte visual. En el experimento, se realizan los juicios estéticos de 8 pares de antónimos estéticos para un conjunto de 151 texturas visuales. Para cada textura visual, se extraen 106 características de bajo nivel. A continuación, se seleccionan diez características más útiles y eficaces mediante el análisis de componentes de vecindad para reducir la redundancia de información y controlar la complejidad del modelo. Por último, se detalla la construcción del modelo de apreciación de la belleza de las texturas visuales mediante métodos de regresión lineal o no lineal múltiple. En comparación con nuestro trabajo anterior, se utiliza un algoritmo de selección de características más robusto, el análisis de componentes de vecindad, para reducir la redundancia de información y controlar la complejidad de cálculo del modelo. También se adoptan algunos modelos no lineales y se consigue una mayor precisión de predicción en comparación con los modelos lineales anteriores. Además, se explica la estrategia de selección de antónimos estéticos y las normas de selección del conjunto básico de ellos. Esta investigación también sugiere que la percepción estética y la apreciación de las texturas visuales pueden predecirse a partir de las características de bajo nivel calculadas.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:textura visual, análisis de componentes de vecindad, características de nivel, redundancia de información, percepción estética, antónimo estético, modelo lineal previo, mayor precisión de predicción, algoritmo de selección de características, características del color
• Keywords:visual texture, neighborhood components analysis, level features, information redundancy, aesthetic perception, aesthetic antonym, previous linear model, higher prediction accuracy, features selection algorithm, characteristics of color