学习图形设计与数据可视化中的视觉重要性
人机交互
2017-08-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
了解人们在视觉设计上的视线和点击位置，可以为设计的感知方式以及最重要或最相关内容所在位置提供线索。视觉设计的最重要内容可用于有效的摘要提取或促进从数据库中的检索。我们提出了自动化模型，用于预测数据可视化和图形设计中不同元素的相对重要性。我们的模型是在数百个设计上基于人类点击和重要性标注训练的神经网络。我们收集了一个新的众包重要性数据集，并分析了我们模型的预测相对于真实重要性和人类眼球运动的表现。我们展示了如何将这种重要性预测用于自动设计重定向和缩略图生成。数百名 MTurk 参与者的用户研究验证了，在有限的后处理下，我们基于重要性的应用与当前最先进的方法（包括自然图像显著性）相当或更优。我们还演示了如何将我们的重要性预测构建到交互式设计工具中，以在设计过程中提供即时反馈。
引用
@article{arxiv.1708.02660,
title = {Learning Visual Importance for Graphic Designs and Data Visualizations},
author = {Zoya Bylinskii and Nam Wook Kim and Peter O'Donovan and Sami Alsheikh and Spandan Madan and Hanspeter Pfister and Fredo Durand and Bryan Russell and Aaron Hertzmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.02660},
year = {2017}
}