计算美学:照片美感品质的客观评价方法探索

1 下载量 98 浏览量 更新于2024-08-27 收藏 703KB PDF 举报
"该文研究了照片美感品质的客观评价方法,通过图像显著度算法确定照片显著区域,并提出41种特征,利用支持向量机、Adaboost、随机森林等机器学习方法进行美感品质评价。实验显示,这些特征对于不同类型的景物照片具有良好的评价准确率。" 在计算机视觉和计算美学的交汇点,照片美感品质的客观评价成为了一个重要的研究课题,旨在弥补传统主观评价的不足,构建起美学人工智能与模式识别之间的桥梁。为了实现这一目标,研究者们选取了风景、夜景、静物、建筑、动物和植物这六类常见景物的照片作为研究对象,对它们的美感品质进行客观评估。 文章中提到的关键技术是图像显著度求取算法,它用于识别照片中的显著区域,这些区域往往与照片的吸引力和视觉焦点紧密相关。接着,研究者提出了41种不同的特征,这些特征涵盖了照片的颜色、纹理和结构等多个方面,它们能够反映照片的整体美感。这些特征的提取是基于对视觉感知和美学原理的理解,旨在捕捉影响人们美感体验的关键因素。 为了训练和测试这些特征的有效性,研究人员采用了支持向量机(SVM)、Adaboost和随机森林等机器学习算法。通过这些算法,可以构建模型来预测和评价照片的美感品质。在进行了十交叉验证的美感品质评价实验后,他们分析了四种分类器对六类照片的评价结果,以确定哪种模型的性能最佳。 此外,研究还运用了ROC(受试者工作特性曲线)分析,这是一种评估分类器性能的常用方法,它可以帮助找出对照片美感品质评价影响最大的特征。实验结果显示,提出的41种特征集在评价六类景物照片的美感品质时表现出较高的准确性。即使只选择一部分显著影响美感品质的特征,也能保持较高的分类准确率,这表明所提取的特征具有很强的代表性和解释力。 这项研究为照片美感的客观评价提供了一套系统的方法,结合了图像处理、特征分析和机器学习技术,有助于推动计算机视觉在美学评价领域的进步,也为数字图像处理、视觉艺术理解和计算美学等领域的研究提供了有价值的参考。