发现用于美学图像分析的美好属性
计算机视觉与模式识别
2014-12-17 v1
摘要
美学图像分析是对图像美学属性的研究与评估。当前的计算方法要么提供准确的结果，要么提供可解释的结果。为了同时获得准确性和人类可解释性，我们主张使用可学习且可命名的视觉属性作为中层特征。为此，我们提议利用最近引入的名为 AVA 的数据库，自动发现并学习属性的视觉外观，该数据库包含超过 250,000 张图像及其由摄影爱好者提供的美学评分和文本评论。我们对这些标注及其给出的背景进行了详细分析。随后，我们描述了如何有效利用 AVA 的三个关键组成部分——图像、评分和评论——来学习视觉属性。最后，我们展示了这些学习到的属性可以成功应用于三个场景：美学质量预测、图像标记和检索。
引用
@article{arxiv.1412.4940,
title = {Discovering beautiful attributes for aesthetic image analysis},
author = {Luca Marchesotti and Naila Murray and Florent Perronnin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.4940},
year = {2014}
}
备注
IJCV, 2014