Metoda przygotowania danych obrazowych na potrzeby badania preferencji estetycznej w architekturze
- 20 October 2025
- journal article
- Published by Index Copernicus in BUILDER
- Vol. 340 (11) , 19-23
Abstract
Artykuł omawia metodę przygotowania zbioru zdjęć elewacji budynków na potrzeby ankiety internetowej. Ankieta jest częścią badania dotyczącego pomiaru preferencji estetycznej szerokiej grupy respondentów w odniesieniu do obiektów architektury. Analiza potencjalnych wyników odbywać się będzie przy wykorzystaniu narzędzi statystycznych, w tym uczenia maszynowego. Celem artykułu jest zarysowanie kontekstu tego rodzaju badań oraz przedstawienie metody przygotowania zbioru fotografii. W pracy wykorzystano program Adobe Photoshop, przeprowadzono także analizę wymiarów i proporcji elewacji. W rezultacie otrzymano zbiór liczący 307 zdjęć, które zostały użyte w badaniu ankietowym.Keywords
This publication has 12 references indexed in Scilit:
- A hybrid deep learning approach to investigating architectural morphology: A workflow combining graph and image data to classify high-rise residential building floorplansJournal of Building Engineering, 2025
- The analysis of sculpture image classification in utilization of 3D reconstruction under K-means++Scientific Reports, 2025
- Understanding architecture age and style through deep learningCities, 2022
- Data clustering: 50 years beyond K-meansPattern Recognition Letters, 2010
- On the Use of the Coefficient of Variation as a Measure of DiversityOrganizational Research Methods, 2000
- Sex, Complexity, and Preferences for Residential FacadesPerceptual and Motor Skills, 1999
- DESIGN REVIEW AND PUBLIC PREFERENCES: EFFECTS OF GEOGRAPHICAL LOCATION, PUBLIC CONSENSUS, SENSATION SEEKING, AND ARCHITECTURAL STYLESJournal of Environmental Psychology, 1997
- Preference for Urban Buildings as a Function of Age and Nature ContextEnvironment and Behavior, 1996
- Urban Design AestheticsEnvironment and Behavior, 1994
- The prediction of preference for unfamiliar urban placesPopulation and Environment, 1982