Utilización de métricas de complejidad para la clasificación estética de fotografías

Abstract

[Resumen] Se explora la utilización de distintos estimadores de complejidad en tareas relacionadas con la estética. La identificación de un conjunto de métricas que permitan clasificar imágenes atendiendo a criterios estéticos sería una contribución especialmente importante para la comprensión del fenómeno estético y de la experiencia visual, proporcionando contribuciones claras para los campos de la estética, la percepción visual y la teoría del arte, reconocimiento de patrones, informática gráfica y visión artificial. De igual manera, se pretende comprobar si la relación existente entre la estética y el color vista en trabajos anteriores utilizando métricas ad-hoc también está presente utilizando conceptos tan generales y a priori independientes como puede ser la complejidad. Se enuncian una serie de métricas basadas en la estimación de la complejidad. Para ello se utilizan dos métodos de compresión como son JPEG y Fractal, la Ley Zipf y la Dimensión Fractal. Todas estas métricas se utilizaran conjuntamente con los filtros detección de bordes Canny y Sobel sobre el modelo de color HSV. Se realizan distintos experimentos abordando dos tareas diferentes como son la ordenación de imágenes y la clasificación atendiendo a criterios estéticos. Se siguen dos enfoque distintos, uno basado en Maquinas de Soporte Vectorial y otro en Redes de Neuronas Artificiales. Se usan conjuntos de imágenes pertenecientes al estado del arte que permitan realizar comparaciones con anteriores aproximaciones realizadas en este campo. Dentro de la metodología utilizada se intentaran identificar conjuntos óptimos reducidos de métricas que ofrezcan resultados comparables y se comprobará la capacidad de generalización de los clasificadores propuestos mediante experimentos de validación externa. Los resultados alcanzados confirman la relevancia de la complejidad en el ámbito de estudio siguiendo dos enfoques de experimentación distintos así como la independencia con respecto al color de las métricas propuestas aplicadas a tareas relacionadas con la estética. --- [Abstrct] The use of various complexity calculators in tasks related to aesthetics is explored. A significant contribution in order to comprehend the aesthetic phenomenon and the visual experience would consist of identifying a set of metrics allowing the classification of images according to aesthetic criteria. This would make some clear contributions towards the fields of aesthetics, visual perception and art theory, as well as pattern recognition, graphic computing and artificial vision. Similarly, another aim would be to check whether the relation between aesthetics and color previously seen in other works, by using ad-hoc metrics is also present when using such generic and initially independent concepts such as complexity. A series of metrics based on complexity estimation are stated. Two compression methods are used for that purpose: JPEG & Fractal, Zipf’s Law and Fractal Dimension. All of these metrics will be used together with the edge detection filters Canny & Sobel upon the HSV color model. Various experiments are carried out tackling two different tasks, such as image sorting and image classification based on aesthetic criteria. Two different approaches are used: the first one is based on the Support Vector Machines and the other one on Artificial Neural Networks. Stateof- the-art sets of images are used allowing a comparison with previous approaches used in that field. Within the methodology used, the aim will be to identify reduced optimal sets of metrics providing some comparable results and testing the generalizing capacity of the classifiers proposed by means of external validation experiments. The results obtained confirm the relevance of complexity in the study field by following two different experimental approaches, as well as the color independence of the proposed metrics when applied to aesthetics related tasks.