Gestalts Relate Aesthetic Preferences to Perceptual Analysis

Informazioni relative al progetto

GRAPPA

ID dell’accordo di sovvenzione: 101053925

DOI

10.3030/101053925

Data della firma CE 16 Giugno 2022

Data di avvio 1 Ottobre 2022

Data di completamento 30 Settembre 2027

Finanziato da

• European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 2 497 701,00

Contributo UE

€ 2 497 701,00

Coordinato da

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Belgium

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Pubblicazioni

Conference proceedings (1)

Investigating the Gestalt Principle of Closure in Deep Convolutional Neural Networks

Autori: Zhang, Yuyan; Soydaner, Derya; Behrad, Fatemeh; Koßmann, Lisa; Wagemans, Johan
Pubblicato in: ESANN 2024 proceedings, 2024
Editore: 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

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

A toolbox for calculating quantitative image properties in aesthetics research

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

Beautification of images by generative adversarial networks

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

Multi-Task Convolutional Neural Network for Image Aesthetic Assessment

Autori: Derya Soydaner; Johan Wagemans
Pubblicato in: IEEE Access, 2024, ISSN 2169-3536
Editore: 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

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