Våldsbrottsfrekvensen i San Francisco är ett exempel på en icke-visuell stadsattribut som sannolikt har en stark relation till det visuella utseendet. Vår metod beräknar automatiskt en prediktor som modellerar detta förhållande, så att vi kan förutsäga antalet våldsbrott från gatubilder av staden. Över hela staden uppnår vår prediktor 73% noggrannhet jämfört med marken sanning. (kolumnerna 1 och 2, värmekartor går från rött indikerar en hög våldsbrottsfrekvens till blått indikerar en låg våldsbrottsfrekvens). Vår prediktor modellerar relationen mellan visuella element (kolumn 3), inklusive brandsteg på fasader av byggnader, hög densitet lägenhetsfönster, förfallna bekvämlighet butiksskyltar, och unik tak stil, relaterar till ökad våldsbrottsfrekvens. Vår prediktor identifierar också bilder på gatunivå från San Francisco som har ett osäkert utseende (kolumn 4). Detektioner av visuella element beskrivs i färg. Abstract-Vi presenterar en metod för att automatiskt identifiera och validera prediktiva relationer mellan en stads visuella utseende och dess icke-visuella attribut (t.ex. Brottsstatistik, bostadspriser, befolkningstäthet osv.). Med tanke på en uppsättning bilder på gatunivå och (plats, stad-attribut-värde) par mätningar, identifierar vi först visuella element i de bilder som är diskriminerande av attributet. Vi tränar sedan en prediktor genom att lära oss en uppsättning vikter över dessa element med hjälp av icke-linjär stöd Vector regression. För att utföra denna verksamhet effektivt, implementerar vi en skalbar distribuerad processram som påskyndar den huvudsakliga beräknings flaskhals (extrahera visuella element) av en storleksordning. Denna upptrappning gör att vi kan undersöka en mängd olika stadsattribut i 6 olika amerikanska städer. Vi finner verkligen att det finns ett prediktivt samband mellan visuella element och ett antal stadsattribut som inkluderar våldsbrott, stölder, bostadspriser, befolkningstäthet, trädnärvaro, graffitinärvaro och en uppfattning om faran. Vi testar också mänsklig prestation för att förutsäga stöld baserat på bilder på gatunivå och visar att vår prediktor överträffar denna baslinje med 33% högre noggrannhet i genomsnitt. Slutligen presenterar vi tre prototypapplikationer som använder vårt system för att (1) definiera den visuella gränsen för stadsdelar, (2) generera vandringsriktningar som undviker eller söker exponering för stadens attribut, och (3) validera användarspecificerade visuella element för förutsägelse.
Verket REF undersöker korrelationen mellan bildens visuella utseende och egenskaperna hos den region den tillhör.
City Forensics: Using Visual Elements to Predict Non-Visual City Attributes
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}