通过Flickr中的图像质量与美学识别专业摄影师
计算机与社会
2023-07-06 v1
摘要
在我们这一代，社交媒体尤其是照片和视频分享平台的使用无疑在增长。这些站点已证明其通过用户交互产生丰富数据集的能力，可用于对能力进行数据驱动评估。然而，本研究揭示了照片和视频分享平台中缺乏合适的数据集及跨平台的评估流程。为此，我们的首要贡献是创建了Flickr中最大的带标签数据集之一，包含多模态数据，并已作为该贡献的一部分开源。基于这些数据，我们探索了机器学习模型，并得出结论：基于自我报告的职业标签以及来自用户、照片和众包集合的若干特征表示，合理预测用户是否为专业摄影师是可行的。我们还考察了图片的美学和技术质量与该图片社交活动之间的关系。最后，我们刻画了专业摄影师与非专业人士的区别特征。据我们所知，本工作呈现的结果对于用户专长识别是一项重要创新，各领域研究者可将其用于不同应用。
引用
@article{arxiv.2307.01756,
title = {Identifying Professional Photographers Through Image Quality and Aesthetics in Flickr},
author = {Sofia Strukova and Rubén Gaspar Marco and José A. Ruipérez-Valiente and Félix Gómez Mármol},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.01756},
year = {2023}
}