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研究论文

弥合审美鸿沟:网络图像的野性美

出版:2017年6月6日出版历史

摘要

为了提供良好的结果,图像搜索引擎不仅需要对最相关的图像进行排名,还需要对最高质量的图像进行排名。为了展现美丽的图片,现有的计算美学模型是使用来自照片竞赛网站的数据集进行训练的,这些数据集主要由专业照片构成。在真实的网络场景中,这种模型完全失败,因为图像在质量和类型上存在极大差异(例如图纸、剪贴画等)。这部作品旨在弥合和理解这一“审美鸿沟”。我们收集了大约10万张带有“质量”和“类型”(照片与非照片)注释的网络图像数据集。我们设计了一组视觉特征来描述图像的图像特征,并深入分析了网络图像相对于吸引人的专业图像的独特美。最后,我们构建了一组基于深度学习和手工特征的计算美学框架,这些框架考虑了web图像的不同质量,并表明它们在我们的数据集上显著优于传统的计算美学方法。

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  1. 弥合审美鸿沟:网络图像的野性美

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        封面图片ACM会议
        2017年国际多媒体检索会议论文集
        2017年6月
        524页
        国际标准图书编号:9781450347013
        内政部:10.1145/3078971

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        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 出版:2017年6月6日

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