Learning people's perception of messiness for hand-drawn sketches

Kalemli tablet bilgisayar ve kalemli bilgisayar arayüzlerinin yaygınlaşması, birkaç çeşit otomatik çizim işleme çalışmalarına yol açtı. Bu çalışmalardan bazıları çizim tanıma ve taslak çizimleri güzelleştirme yöntemlerini araştırır. Bu tezde, özen gösterilerek çizilmiş görünen çizimleri özensiz çizimlerden ayırmayı, çözülmesi gereken yeni bir problem olarak ortaya koyup, çizimlerin ne kadar özenli göründüğünü örneklerden otomatik olarak öğrenen bir sistem sunuyoruz. Sistemimiz alan, nesne ya da bağlam bilgisi kullanmamaktadır. Çözüm yolumuz, insan algısından esinlenerek, çizimlerin basit parçalarının yön, uzunluk ve uzaklık bilgilerini kullanarak ne kadar özenli çizildiklerini ölçebilmektedir. Yöntemimizin başarısını ölçebilmek için, aynı zamanda insanlar tarafından ne kadar özenli çizildikleri değerlendirilmiş, 32 farklı sembolün 1535 çiziminden oluşan bir çizim veri kümesi derledik. Değerlendirmemiz gösteriyor ki, problem iki sınıflı sınıflandırma problemi olarak ele alındığında, sistemimiz %90'a varan bir başarıyla özenli çizimleri özensiz olanlardan ayırabilmektedir. Ayrıca problemin zor olmasına sebep olan etkenler ve sistemin başarısı ile çizimlerin ne kadar özenli göründükleri hakkında insanların ne kadar mutabık olduğu arasındaki bağlantısı üzerine analizlerimizi de bildiriyoruz.