Gestalts Relate Aesthetic Preferences to Perceptual Analysis

Projektinformationen

GRAPPA

ID Finanzhilfevereinbarung: 101053925

DOI

10.3030/101053925

EK-Unterschriftsdatum 16 Juni 2022

Startdatum 1 Oktober 2022

Enddatum 30 September 2027

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 2 497 701,00

EU-Beitrag

€ 2 497 701,00

Koordiniert durch

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Belgium

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Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Veröffentlichungen

Conference proceedings (1)

Investigating the Gestalt Principle of Closure in Deep Convolutional Neural Networks

Autoren: Zhang, Yuyan; Soydaner, Derya; Behrad, Fatemeh; Koßmann, Lisa; Wagemans, Johan
Veröffentlicht in: ESANN 2024 proceedings, 2024
Herausgeber: ESANN 2024 proceedings (European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning)
DOI: 10.14428/esann/2024.ES2024-111

Peer reviewed articles (4)

Unveiling the factors of aesthetic preferences with explainable AI

Autoren: Derya Soydaner; Johan Wagemans
Veröffentlicht in: British Journal of Psychology, 2024, ISSN 2044-8295
Herausgeber: British Psychological Society
DOI: 10.48550/arxiv.2311.14410

A toolbox for calculating quantitative image properties in aesthetics research

Autoren: Christoph Redies, Ralf Bartho, Lisa Koßmann, Branka Spehar, Ronald Hübner, Johan Wagemans, Gregor U. Hayn-Leichsenring
Veröffentlicht in: Behavior Research Methods, Ausgabe 57, 2025, ISSN 1554-3528
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.3758/S13428-025-02632-3

Beautification of images by generative adversarial networks

Autoren: Amar Music; Anne-Sofie Maerten; Johan Wagemans
Veröffentlicht in: Journal of Vision, 2023, ISSN 1534-7362
Herausgeber: ARVO Journals
DOI: 10.1167/jov.23.10.14

Multi-Task Convolutional Neural Network for Image Aesthetic Assessment

Autoren: Derya Soydaner; Johan Wagemans
Veröffentlicht in: IEEE Access, 2024, ISSN 2169-3536
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3349961

Book chapters (1)

BackFlip: The Impact of Local and Global Data Augmentations on Artistic Image Aesthetic Assessment

Autoren: Ombretta Strafforello, Gonzalo Muradas Odriozola, Fatemeh Behrad, Li-Wei Chen, Anne-Sofie Maerten, Derya Soydaner, Johan Wagemans
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Computer Vision – ECCV 2024 Workshops, 2025
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-91572-7_6