Att veta var människor tittar och klickar på visuella mönster kan ge ledtrådar om hur designen uppfattas, och var det viktigaste eller mest relevanta innehållet ligger. Det viktigaste innehållet i en visuell design kan användas för effektiv sammanfattning eller för att underlätta hämtning från en databas. Vi presenterar automatiserade modeller som förutsäger den relativa betydelsen av olika element i datavisualiseringar och grafisk design. Våra modeller är neurala nätverk utbildade på mänskliga klick och betydelse annoteringar på hundratals design. Vi samlade en ny datauppsättning av crowdsourced betydelse, och analyserade förutsägelserna av våra modeller med avseende på grundsanning betydelse och mänskliga ögonrörelser. Vi visar hur sådana förutsägelser av betydelse kan användas för automatisk design retargeting och miniatyrisering. Användarstudier med hundratals MTurk-deltagare bekräftar att våra viktiga tillämpningar, med begränsad efterbehandling, är i nivå med, eller överträffar, nuvarande toppmoderna metoder, inklusive naturlig bildkvalitet. Vi ger också en demonstration av hur våra viktiga förutsägelser kan byggas in i interaktiva designverktyg för att ge omedelbar feedback under designprocessen.
REF analyserar den visuella betydelsen av grafiska mönster och använder saliency karta som drivkraft för att hjälpa retargeting och miniatyrisering.
Learning Visual Importance for Graphic Designs and Data Visualizations
{'venue': 'UIST 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}