基于深度学习的界面设计美学评价研究

作     者：周坤 张曦 肖定坤 胡飞 ZHOU Kun;ZHANG Xi;XIAO Ding-kun;HU Fei

作者机构：广东工业大学广州510000 西安电子科技大学西安710126 

基　　金：教育部人文社会科学研究青年项目(19YJC760109) 教育部哲学社会科学研究后期资助重大项目(20JHQ005) 广东省哲学社会科学“十三五”规划学科共建项目(GD17XYS21) 

出 版 物：《包装工程》 (Packaging Engineering)

年 卷 期：2020年第41卷第12期

页      码：207-215页

摘      要：目的 美感已经成为人机交互(HCI)的核心结构之一,对用户的感知和态度具有明显的有益影响.然而界面美观性评价方法仍是设计师及其团队所面临的重要问题.引入深度学习技术来探讨其评价界面设计美感的可能性.方法 分别使用基于深度卷积神经网络的闪屏美学分类方法和Google提出的基于深度学习NIMA神经网络,来预测闪屏图像的美学评价分布.结果 通过研究发现,使用基于深度学习NIMA神经网络可以得到比传统方法更具体的评价结果,帮助设计师有效而客观地评价界面设计.结论 将计算机图像美学评价的研究领域拓展到界面设计领域,验证了深度卷积神经网络在界面设计美学评价领域使用的可行性.未来图像美学评价还可以介入更多的设计相关领域,辅助设计师做出更有效的设计和商业决策.

主 题 词：深度学习 卷积神经网络 闪屏图像 美学质量评价 美学评价分布 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 1304[艺术学-美术学类] 13[艺术学] 

D　O　I：10.19554/j.cnki.1001-3563.2020.12.032

馆 藏 号：203936886...