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J-GLOBAL ID：202002288862077956   整理番号：20A1865337

USAR:画像のための対話型ユーザ特有の美的ランキングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

USAR An Interactive User-specific Aesthetic Ranking Framework for Images

著者 (8件)： Lv Pei (Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Wang Meng (Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Xu Yongbo (Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Peng Ze (Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Sun Junyi (Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Su Shimei (Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Zhou Bing (Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Xu Mingliang (Zhengzhou University, Zhengzhou, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’18  ページ： 1328-1336  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像が高いか低い品質であるかどうかを評価するとき,個人の好みを考慮することは不可欠である。既存の美的モデルは,高品質画像によって一般的に共有される手作業の特徴や深い特徴を強調するが,個人の好みやユーザインタラクションに対する考慮は限られない。そのために,強力な深層ニューラルネットワークと少量のユーザインタラクションを介して,ユーザ選好に従って画像の美的特性を自動推定し,ランク付けできる,新しいユーザフレンドリーな美的ランキングフレームワークを提案した。このフレームワークは,ユーザが選好する一連の写真を入力し,ユーザーの好みと整合する信頼性のあるユーザ固有の美的ランキングモデルの出力として生産する。個人の好みの主観性とユーザの単一選択の不確実性を考慮して,ユーザによって指定されたものに関して最も類似した画像を検索することによって,1つの個体の好みを記述するために,ユニークで排他的なデータセットを対話的に構築する。このユニークなユーザ特有のデータセットと十分な十分に設計された美的属性に基づいて,カスタマイズされた美的分布モデルを学習することができ,それは個人化された選好と美的規則の両方を連結する。2つの大規模公開データセットに関する広範囲な実験とユーザ研究を実施し,著者らのフレームワークが従来の美的評価またはランキングモデルに基づく研究より性能が優れていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *不確実性 ,  等級づけ ,  カスタム化 ,  会話
準シソーラス用語： ユーザフレンドリ性 ,  *対話型 ,  高品質 ,  ユーザインタラクション ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 美的評価 ,  深層学習 ,  ランキングモデル ,  ユーザ特有のユーザ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 対話型 ,  特有 ,  ランキング ,  フレームワーク