Quantifying The Aesthetics of Graphic Interfaces With Deep Learning

Abstract

Human Computer Interaction is what we refer to as the key bridge between the human being and the machine, a way which they communicate and give feedback to each other through visual elements, fonts, icons, images and more. Over the last few years, and with the fast and quick improvement of technologies and internet, we find ourselves in interaction with our devices on a daily basis, and this became an important factor in our life that we cannot dispense on this use which pushed designers to try to create good looking and efficient designs to attract the users. This lead to researchers to step in to try to make this process easier and cheaper using deep learning techniques and methods. One of the approaches they aim to improve is the usability testing of interfaces’ design to make this step fast and gain time and also to help make it cheaper for companies and designers. Many deep leaning tools were used to detect the rating of webpage visual appeal with the use of the demographic information of users or without. The objective of this work is to compare a set of researches that propose approaches for quantifying webpage aesthetics using different deep learning techniques. We then present a summary of some of the approaches and a comparative table of them.***

L’interaction homme-machine est ce que nous appelons le pont entre l’ˆetre humain et la machine, une fa¸con dont ils communiquent et se donnent des commentaires `a travers des ´el´ements visuels, des polices, des icˆones, des images ainci de suite. Au cours des derni`eres ann´ees, et avec l’am´elioration rapide des technologies et d’internet, nous nous retrouvons quotidiennement en interaction avec nos appareils, et cela est devenu un facteur important dans notre vie dont nous ne pouvons pas nous passer sur cet usage qui a pouss´e les concepteurs pour essayer de cr´eer des designs beaux et efficaces pour attirer les utilisateurs. Cela a conduit les chercheurs `a intervenir pour essayer de rendre ce processus plus facile et moins cher en utilisant des techniques et des m´ethodes de deep learning. L’une des approches qu’ils visent `a am´eliorer est le test d’utilisabilit´e de la conception des interfaces pour rendre cette ´etape rapide et gagner du temps et aussi pour aider `a la rendre moins ch`ere pour les entreprises et les concepteurs. De nombreux outils d’apprentissage en profondeur ont ´et´e utilis´es pour d´etecter l’´evaluation de l’attrait visuel de la page Web avec ou sans l’utilisation des informations d´emographiques des utilisateurs. L’objectif de ce travail est de comparer un ensemble de recherches qui proposent des approches pour quantifier l’esth´etique des pages Web en utilisant diff´erentes techniques de deep learning. Nous pr´esentons ensuite un r´esum´e de certaines approches et un tableau comparatif de celles-ci.