Deseño, construción e validación dun clasificador de imaxes segundo criterios estéticos

Abstract

[Resumo] Esta investigación propón un achegamento cara a obtención dunha medida computacional do valor estético dunha imaxe, a través de criterios como o estilo, a complexidade ou a beleza. Preténdese abordar o tema da clasificación e ordenación de imaxes segundo criterios estéticos. Para isto deseñaranse e realizaranse diferentes experimentos, cos seguintes obxectivos: 1. Validación de características obxectivas: mediante a identificación de autoría de obras de arte e a diferenciación entre pinturas e fotografías. 2. Validación da percepción estética do clasificador mediante tests psicolóxicos. 3. Validación de características subxectivas: predición da percepción de complexidade. Nestas tarefas inclúese a determinación dun conxunto de métricas óptimo para medir a complexidade estética, para o que se utilizan os métodos de compresión JPEG e fractal, a lei de Zipf e a dimensión fractal, xunto cos filtros de detección de bordes Canny e Sobel sobre un modelo de cor HSV. Os resultados obtidos compáranse con outras aproximacións e coas percepcións de humanos. Os resultados mostran que é posible predicir a complexidade percibida polos humanos a partir dunha serie de métricas da imaxe relacionadas coa complexidade e demóstrase a relevancia das métricas de estimación de complexidade baseadas no erro de compresión en clasificacións de estilo e complexidade.

[Resumen] Esta investigación propone un acercamiento a la obtención de una medida computacional del valor estético de una imagen a través de criterios como el estilo, la complejidad o la belleza. Para esto se diseñarán y realizarán diferentes experimentos, con los siguientes objetivos: 1. Validación de características objetivas: mediante la identificación de autoría de obras de arte y la diferenciación entre pinturas y fotografías. 2. Validación de la percepción estética del clasificador mediante tests psicológicos. 3. Validación de características subjetivas: predicción de la percepción de complejidad. En estas tareas se incluye la determinación de un conjunto de métricas óptimo para medir la complejidad estética, utilizando los métodos de compresión JPEG y fractal, la ley de Zipf y la dimensión fractal, además de los filtros de detección de bordes Canny y Sobel sobre un modelo de color HSV. Los resultados obtenidos se comparan con otras aproximaciones y con las percepciones de humanos. Los resultados muestran que es posible predecir la complejidad percibida por humanos a partir de una serie de métricas de la imagen relacionadas con la complejidad y se demuestra la relevancia de las métricas de estimación de complejidad basadas en el error de compresión en clasificaciones de estilo y complejidad.

[Abstract] This study intends to propose, and achieve, a computational measure to assess the aesthetic value of an image through different criteria: style, complexity or beauty. In order to obtain this goal, a collection of images are classified and organized following aesthetic criteria. For this purpose different experiences are designed and arranged with the following objectives: 1. Validation of the objective features: Through the identification of authorship of the artistic Works and the discrimination between photographs and paintings. 2. Validation of aesthetic perception of the classifier. 3. Validation of the subjective features: prediction of perception of complexity. In these tasks, There are included an optimal set of metrics to measure the aesthetic complexity; for that purpose, are employed the methods of compression JPEG and fractal, The Zipf’s law, as well as a fractal dimension alongside with filters of border detection Canny and Sobel, on a HSV colour model. Obtained results are compared with other approaches and with the perception by humans. The results show the possibility of predicting the complexity perceived by humans using a set of image-­‐metrics related to the complexity; demonstrating the relevance of the estimation metrics based on the compression error in classifications of style and complexity.