理解与映射自然美景
计算机视觉与模式识别
2017-08-10 v2
摘要
虽然自然美景通常被认为是图像的主观属性,但在本文中,我们采取客观的方法,提供了量化和预测图像景致美感的方法。使用一个包含数十万张在英国各地拍摄的户外图像以及众包自然美景评分的数据集,我们提出了一种明确考虑人类评分方差的景致美感预测方法。我们证明,景致美感的定量度量有益于语义图像理解、内容感知图像处理,以及跨视角映射的新颖应用,其中通过在训练和预测步骤中引入无标记的俯视图图像,可以解决地面图像的稀疏性问题。对于每种应用,我们的景致美感预测方法在定量和定性上均优于基线方法。
引用
@article{arxiv.1612.03142,
title = {Understanding and Mapping Natural Beauty},
author = {Scott Workman and Richard Souvenir and Nathan Jacobs},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.03142},
year = {2017}
}
备注
International Conference on Computer Vision (ICCV) 2017