基于回归模型的图标形状复杂度计算

摘要

图标对企业视觉形象展示有重要作用,其设计需考虑多种因素,包括很重要的图标视觉复杂度.本文提出一个基于回归模型的图标形状复杂度计算框架.该框架首先对图标训练数据集进行测试者心理评估,然后对该数据集进行几何特征抽取并计算得到候选特征变量,最后通过回归分析从候选特征变量中选出4个变量构建回归模型来量化评估图标复杂度.该模型可以解释80％的复杂度人工评估结果.最后,用图标测试数据集对该回归模型进行验证.验证结果表明测试数据集的模型量化评估结果和人工评估结果之间斯皮尔曼相关系数达0.922(最大值为1)。