Abstract-Denna undersökning syftar till att granska nya datorseende tekniker som används vid bedömningen av bild estetisk kvalitet. Bild estetisk bedömning syftar till att beräkna skilja högkvalitativa bilder från låg kvalitet som bygger på fotografiska regler, vanligtvis i form av binär klassificering eller kvalitetspoäng. En rad olika metoder har föreslagits i litteraturen för att försöka lösa detta utmanande problem. I denna undersökning presenterar vi en systematisk lista över de granskade tillvägagångssätten baserade på visuella funktionstyper (handgjorda funktioner och djupa egenskaper) och utvärderingskriterier (datauppsättningsegenskaper och utvärderingsmått). De viktigaste bidragen och nyheterna i de reviderade strategierna lyfts fram och diskuteras. Dessutom, efter framväxten av djupinlärning tekniker, utvärderar vi systematiskt de senaste djupt lärande inställningar som är användbara för att utveckla en robust djup modell för estetiska poängsättning. Experiment utförs med hjälp av enkla men ändå solida baslinjer som är konkurrenskraftiga med de nuvarande state-of-the-arts. Dessutom diskuterar vi möjligheten att manipulera bildernas estetik genom beräkningsmetoder. Vi hoppas att vår undersökning kan fungera som en heltäckande referenskälla för framtida forskning om studier av bildestetik.
Vi hänvisar läsarna till en omfattande studie REF om de senaste modellerna för bildestetisk bedömning.
Image Aesthetic Assessment: An Experimental Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}