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http://hdl.handle.net/2183/20157 Deseño, construción e validación dun clasificador de imaxes segundo criterios estéticos
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Type of academic work
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.
[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.
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