....................................... Estetiskt tilltalande bilder. Den komplexa estetiken beror på många faktorer som utseende, sammansättning, innehåll eller stil, och gör det nästan omöjligt att direkt jämföra alla bilder om de är lika vackra. Att bedöma hur estetiskt tilltalande en bild verkar är en mycket komplex fråga och beror på ett stort antal olika visuella faktorer. Tidigare arbete har tagit itu med det estetiska klassificeringsproblemet genom att rangordna på en endimensionell betygsskala, t.ex. med handgjorda attribut. I detta dokument föreslår vi en ganska allmän strategi för att kartlägga estetisk behagfullhet med all dess komplexitet till ett automatiskt "estetiskt utrymme" för att möjliggöra en mycket finkornig upplösning. I detalj, genom att använda sig av djupt lärande, lär sig vår metod direkt en kodning av en given bild i detta högdimensionella utrymme som liknar visuell estetik. Förutom de ovan nämnda visuella faktorerna har skillnader i personliga bedömningar en betydande inverkan på ett fotografis likhet. Numera, online-plattformar tillåter användare att "gilla" eller gynna särskilt innehåll med ett enda klick. För att införliva en stor mångfald av människor använder vi oss av sådana fleranvändaravtal och samlar ihop en omfattande datamängd på 380K bilder (AROD) med tillhörande metainformation och härleder en poäng för att bedöma hur visuellt tilltalande ett givet foto är. Vi validerar vår härledda modell av estetik i en användarstudie. Dessutom, utan extra datamärkning eller handgjorda funktioner, uppnår vi toppmodern noggrannhet på AVA-riktmärkets datauppsättning. Slutligen, eftersom vår strategi kan förutsäga den estetiska kvaliteten på varje godtycklig bild eller video, visar vi våra resultat på applikationer för att tillgripa fotosamlingar, fånga den bästa bilden på mobila enheter och estetisk nyckel-ram extraktion från videor.
Schwarz m.fl. REF föreslog att en bild skulle kodas till ett högdimensionellt funktionsutrymme som liknar visuell estetik.
Will People Like Your Image? Learning the Aesthetic Space
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}