Gestalts Relate Aesthetic Preferences to Perceptual Analysis

Información del proyecto

GRAPPA

Identificador del acuerdo de subvención: 101053925

DOI

10.3030/101053925

Fecha de la firma de la CE 16 Junio 2022

Fecha de inicio 1 Octubre 2022

Fecha de finalización 30 Septiembre 2027

Financiado con arreglo a

• European Research Council (ERC)

Coste total

€ 2 497 701,00

Aportación de la UE

€ 2 497 701,00

Coordinado por

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Belgium

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Resultado final

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Publicaciones

Conference proceedings (1)

Investigating the Gestalt Principle of Closure in Deep Convolutional Neural Networks

Autores: Zhang, Yuyan; Soydaner, Derya; Behrad, Fatemeh; Koßmann, Lisa; Wagemans, Johan
Publicado en: ESANN 2024 proceedings, 2024
Editor: 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

Autores: Derya Soydaner; Johan Wagemans
Publicado en: British Journal of Psychology, 2024, ISSN 2044-8295
Editor: British Psychological Society
DOI: 10.48550/arxiv.2311.14410

A toolbox for calculating quantitative image properties in aesthetics research

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

Beautification of images by generative adversarial networks

Autores: Amar Music; Anne-Sofie Maerten; Johan Wagemans
Publicado en: Journal of Vision, 2023, ISSN 1534-7362
Editor: ARVO Journals
DOI: 10.1167/jov.23.10.14

Multi-Task Convolutional Neural Network for Image Aesthetic Assessment

Autores: Derya Soydaner; Johan Wagemans
Publicado en: IEEE Access, 2024, ISSN 2169-3536
Editor: 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

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