可计算的图像美学分类与评估

被引:28
作者
王伟凝
蚁静缄
徐向民
王励
机构
[1] 华南理工大学电子与信息学院
关键词
图像美学; 美感分类; 美学分数评估; 美学特征提取;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
摘要
可计算图像美学的研究目的是希望计算机能够模拟人类的视觉系统与审美思维,对图像进行美学价值的判断.以摄影图像为研究对象,首先通过显著区域检测将图像划分为整体区域和关键区域,提取有效的低层视觉特征、高层美学特征和区域特征;然后以人对图像的主观美感评分为基础,采用机器学习的方法建立图像美感等级分类器和美学分数评估模型,实现了高、低美感图像的自动分类,并能对图像的美学分数进行自动评估.在美学图像数据库上的实验测试结果显示,高、低美感分类模型的平均分类准确率为75.37%;美学分数自动评估模型的结果与人的主观审美评分之间的相关性为0.790,均方根误差为0.244;该结果符合人类对图像的审美感知.同时,通过与其他算法进行对比实验,结果表明文中算法更为有效.
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页码:1075 / 1083
页数:9
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[2]
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艺术教育, 2008, (03) :118
[4]
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[5]
The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval.[J] Yossi Rubner;Carlo Tomasi;Leonidas J. Guibas International Journal of Computer Vision 2000,
[6]
Support-Vector Networks[J] Corinna Cortes;Vladimir Vapnik Machine Learning 1995,