Metoda przygotowania danych obrazowych na potrzeby badania preferencji estetycznej w architekturze

• Autorzy: Kiciński Szymon , Brzezicki Marcin

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0055.3106

Warianty tytułu

EN

A method for preparing image data for research on aesthetic preferences in architecture

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

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.

EN

The article discusses the method for preparing a set of photographs of building facades, intended to be used in an online survey. The survey is part of a broader research study measuring the aesthetic preference of participants in relation to architecture. The potential results will be analyzed using statistical tools, including machine learning. The main purpose of the article is to outline the context of this type of research and present the method for processing and refining photographs. The procedure was carried out using image editing software Adobe Photoshop, an analysis of facade dimensions and proportions was also performed. The result was a set of 307 photographs, tailored for an online survey.

• Wydawca: BUILDER CORP Sp. z o.o.
• Czasopismo: Builder
• Rocznik: 2025
• Tom: R.29, nr 11
• Strony: 19--23
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., il.

Twórcy

autor

Kiciński Szymon

• Wydział Architektury, Politechnika Wrocławska

• https://orcid.org/0009-0007-3146-830X

autor

Brzezicki Marcin

• Wydział Architektury, Politechnika Wrocławska

• https://orcid.org/0000-0002-3901-144X

Bibliografia

• [1] Nasar, J.L. (Ed.). (1992), Environmental aesthetics: Theory, research, and application. Cambridge University Press.
• [2] Nasar, J.L. (1994), Urban design aesthetics: The evaluative qualities of building exteriors, „Environment and Behavior” 26(3), s. 377-401.
• [3] Herzog, T., Gale, T. (1996), Preference for urban buildings as a function of age and nature context, „Environment and Behavior”, 28(1), s. 44-72.
• [4] Herzog, T.R., Kaplan, S., Kaplan, R. (1982), The prediction of preference for unfamiliar urban places. Population and Environment, 5(1), s. 43-59.
• [5] Stamps, A. (1999), Sex, complexity, and preferences for residential facades, „Perceptual and Motor Skills”, 88(3), s. 1301-1312.
• [6] Stamps, A., Nasar, J. (1997), Design review and public preferences: Effects of geographical location, public consensus, sensation seeking, and architectural styles, „Journal of Environmental Psychology”, 17(1), s. 11-32.
• [7] Wang, X. (2025), The analysis of sculpture image classification in utilization of 3D reconstruction under K-means++, „Scientific Reports”, 15(1), s. 18127.
• [8] Jain, A.K. (2010), Data clustering: 50 years beyond K-means, „Pattern Recognition Letters”, 31(8), s. 651-666.
• [9] Wei, J., Hu, Y., Zhang, S., Liu, S. (2024), Irregular facades: A dataset for semantic segmentation of the free facade of modern buildings, „Buildings”, 14(9), s. 2602.
• [10] Schmitz, M., Mayer, H. (2016), A convolutional network for semantic facade segmentation and interpretation. ISPRS – International Archives of the Photogrammetry, „Remote Sensing and Spatial Information Sciences”, s. 709-715.
• [11] Sun, M., Zhang, F., Duarte, F., & Ratti, C. (2022), Understanding architecture age and style through deep learning, „Cities”, 128, s. 103787.
• [12] Wang, Y., Zhu, Y., Wang, K., & Li, X. (2025), A hybrid deep learning approach to investigating architectural morphology: A workflow combining graph and image data to classify high-rise residential building floorplans, „Journal of Building Engineering”, 111, s. 113255.
• [13] UNESCO World Heritage Centre. (2025). Historic Centre of Kraków. https://whc.unesco.org/en/list/29/ (data dostępu: 15.08.2025).
• [14] Adobe Inc. (2025). Automatic perspective correction in Camera Raw. Adobe Help Center. https://helpx.adobe.com/pl/camera-raw/using/automatic-perspective-correction-camera-raw.html (data dostępu: 15.08.2025).
• [15] Bedeian, A. G., Mossholder, K. W. (2000), On the use of the coefficient of variation as a measure of diversity, „Organizational Research Methods”, 3(3), s. 285-297.

Uwagi

Artykuł umieszczony w części "Builder Science"