基于丰富属性的个性化图像美学评估
计算机视觉与模式识别
2022-04-01 v1
摘要
个性化图像美学评估(PIAA)因其高度主观的特性而具有挑战性。人们的美学品味取决于多样化因素,包括图像特征与主体特征。现有PIAA数据库在标注多样性方面存在局限,尤其是主体方面,已无法满足日益增长的PIAA研究需求。为解决这一困境,我们开展了迄今为止最全面的个性化图像美学主观研究,并引入一个新的带丰富属性的个性化图像美学数据库(PARA),其包含31,220张图像,由438名受试者标注。PARA具有丰富的标注,包括9个面向图像的目标属性与4个面向人类的主观属性。此外,还提供脱敏的受试者信息(如人格特质),以支持PIAA与用户画像研究。我们提供了对标注数据的全面分析,统计研究表明所提出的主观属性能够反映美学偏好。我们还提出一种以受试者信息为条件先验的条件化PIAA模型。实验结果表明该条件化PIAA模型优于对照组,这也是首次尝试揭示图像美学与主体特征如何交互以产生复杂的个性化图像美学品味。我们相信该数据库及相关分析将有助于开展下一代PIAA研究。PARA项目页见:https://cv-datasets.institutecv.com/#/data-sets。
引用
@article{arxiv.2203.16754,
title = {Personalized Image Aesthetics Assessment with Rich Attributes},
author = {Yuzhe Yang and Liwu Xu and Leida Li and Nan Qie and Yaqian Li and Peng Zhang and Yandong Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16754},
year = {2022}
}
备注
Accepted to CVPR2022