Med den ökande populariteten av digitala kameror, den mängd visuella data som finns på webben växer exponentiellt. Några av dessa bilder är extremt vackra och estetiskt tilltalande, men de allra flesta är ointressanta eller av låg kvalitet. Detta papper visar en enkel, men ändå kraftfull metod för att automatiskt välja hög estetisk kvalitet bilder från stora bildsamlingar. Vår estetiska kvalitetsbedömningsmetod förutsäger uttryckligen några av de möjliga bildsignaler som en människa kan använda för att utvärdera en bild och sedan använda dem i ett diskriminerande tillvägagångssätt. Dessa tecken eller höggradiga beskrivande bildattribut kan delas in i tre breda typer: 1) kompositionsattribut relaterade till bildlayout eller bildkonfiguration, 2) innehållsattribut relaterade till de objekt eller scentyper som avbildas, och 3) himmelsbelysningsattribut relaterade till de naturliga ljusförhållandena. Vi visar att en estetikklassificerare som är utbildad på dessa urskiljbara attribut kan ge en betydande förbättring jämfört med referensmetoder för att förutsäga mänskliga kvalitetsbedömningar. Vi demonstrerar också vår metod för att förutsäga "intressantheten" av Flickr bilder, och introducera ett nytt problem med att uppskatta fråge specifik "intressanthet".
Dhar m.fl. REF föreslog egenskaper som kan beskrivas på hög nivå baserat på innehåll, sammansättning och himmelsbelysning för att förutsäga hur intressanta indataavbildningarna är.
High level describable attributes for predicting aesthetics and interestingness
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}