Vi presenterar ett interaktivt program som gör det möjligt för användare att förbättra den visuella estetiken av sina digitala fotografier med hjälp av rumslig recomposition. Till skillnad från tidigare arbete som fokuserar antingen på fotokvalitetsbedömning eller interaktiva verktyg för fotoredigering, gör vi det möjligt för användaren att fatta välgrundade beslut om att förbättra sammansättningen av ett fotografi och att genomföra dem inom en enda ram. Specifikt väljer användaren interaktivt ett förgrundsobjekt och systemet presenterar rekommendationer för var det kan flyttas på ett sätt som optimerar en inlärd estetisk metriska samtidigt lyda semantiska begränsningar. För fotografiska kompositioner som saknar en tydlig förgrundsobjekt, vårt verktyg ger användaren med beskärning eller expanderande rekommendationer som förbättrar dess estetiska kvalitet. Vi lär oss en stödvektor regressionsmodell för att fånga bildestetik från användardata och försöker optimera denna metriska under recomposition. I stället för att förskriva en helt automatiserad lösning tillåter vi användarstyrd objektsegmentering och målning för att säkerställa att det slutliga fotografiet matchar användarens kriterier. Vår strategi uppnår 86% noggrannhet i att förutsäga attraktiviteten av ovärderade bilder, jämfört med deras respektive mänskliga ranking. Dessutom rankas 73% av de bilder som återkomponeras med hjälp av vårt verktyg mer attraktiva än deras ursprungliga motsvarigheter av mänskliga taxare.
Bhattacharya m.fl. REF använde en interaktiv applikation, baserad på användarstyrd objektsegmentering och inpainting för att extrahera estetiska funktioner som därefter användes för utbildning av en modell för Support Vector Reggression (SVR).
A framework for photo-quality assessment and enhancement based on visual aesthetics
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}