リッチ属性による個人化画像美学評価【JST・京大機械翻訳】

Yang Yuzhe; Xu Liwu; Li Leida; Qie Nan; Li Yaqian; Zhang Peng; Guo Yandong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216977578202 整理番号：22P0322975

リッチ属性による個人化画像美学評価【JST・京大機械翻訳】

Personalized Image Aesthetics Assessment with Rich Attributes

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発行年： 2022年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

個人化された画像美学評価(PIAA)は,その高度な主観的な性質のために挑戦的である。人々の美味は,画像特性と主題特性を含む多様化因子に依存する。既存のPIAAデータベースは,注釈多様性,特に,PIAA研究の増加する要求に合致できない主題側面に関して制限される。ジレンマを解決するため,著者らはこれまで,個人化された画像美学の最も包括的な主観的研究を実施し,Rich Attributes(PARA)を有する新しい個人化画像Aestheticsデータベースを導入し,それは438人の被験者によるアノテーションを有する31,220の画像から成る。PARAは,9つの画像指向の客観的属性と4つの人間指向の主観的属性を含む,豊富なアノテーションを特徴とする。さらに,PIAAとユーザポートレートの研究をサポートするために,人格特性のような脱感作主題情報も提供した。アノテーションデータの包括的な解析を提供し,統計的研究は,美的選好が提案した主観的属性によって反映できることを示した。また,条件付き事前として主題情報を利用することにより条件付きPIAAモデルを提案した。実験結果は,条件付きPIAAモデルが,画像美学上の複雑な個人化味覚を作り出すために,画像美学と主題特性がどのように相互作用するかを示す最初の試みである,対照群より優れていることを示した。データベースと関連解析は次世代PIAA研究の実施に有用であると信じる。PARAのプロジェクトページは,https://cv datasets.institutecv.com/#/データセットで見つけることができる。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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