融合主客观属性的个性化图像美学评价与自动裁剪研究
批准号:
62101555
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
祝汉城
依托单位:
学科分类:
图像信息处理
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
祝汉城
中文摘要
随着物质生活水平的不断提高,人们对物品在视觉上审美需求越来越多。因此,研究符合人们视觉审美体验的图像美学评价与自动裁剪方法具有重要意义。但是由于人的视觉审美体验具有较强主观性,导致人与人之间存在不同的审美偏好,因而大众化图像美学评价与自动裁剪方法难以满足特定用户的个性化视觉审美需求。鉴于此,本项目拟提出融合主客观属性的个性化图像美学评价与自动裁剪方法。首先,为了探究用户的主观属性,通过用户在社交网络中对图像的审美偏好行为,提出基于多模态融合的用户性格特征预测模型;然后,通过融合用户主观属性(性格特征)和图像客观属性(美学属性)来研究针对用户的个性化图像美学评价方法;最后,基于用户对图像的个性化审美偏好,在图像中自动生成满足其个性化视觉审美需求的最佳裁剪。本项目的研究成果可以应用于摄影摄像、图形界面设计、艺术设计、市场营销和智能相册管理等方面,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。
英文摘要
With the continuous improvement of material living standards, people have a growing number of visual aesthetic demands for objects. Therefore, it is of great significance to study image aesthetics assessment and automatic cropping metrics that conform to people's visual aesthetic experience. However, due to the strong subjectivity of people's visual aesthetic experience, there are different aesthetic preferences among people, so generic image aesthetics assessment and automatic cropping metrics are difficult to meet the personalized visual aesthetic demands of specific users. Because of this, this project intends to propose a personalized image aesthetic assessment and automatic cropping method based on the fusion of subjective and objective attributes. Firstly, to explore the subjective attributes of users, the prediction model of users' personality traits based on multimodal fusion is proposed through users' aesthetic preference behavior for images in social networks. Then, the personalized image aesthetic assessment method for users is studied by fusing the subjective attributes (personality traits) of users and the objective attributes (aesthetic attributes) of images. Finally, based on users' personalized aesthetic preferences for images, the best cropping that meets their personalized visual aesthetic demands is automatically generated in the image. The research results of this project can be applied to photography and videography, graphic interface design, art design, marketing, and smart album management, etc., which have great significance in the field of both theoretical research and practical application.
个性化图像美学评价与自动裁剪方法能够通过模拟用户的视觉审美体验,分析用户对图像的审美偏好,进而满足用户对图像美感的要求,在摄影摄像和视频影音等领域具有重要作用。因此,准确地模拟用户的审美感知对图像进行个性化评估与自动裁剪在社交媒体和电子商务等领域具有广阔的应用前景。但是由于用户对图像的个性化审美具有高度主观性,并且现有方法仅从图像层面上进行建模,导致很难有效地评估图像的美学质量。针对这一问题,本项目对影响美学质量的用户的主观属性和图像的客观属性进行深入分析,提出了融合主客观属性的个性化图像美学评价与自动裁剪方法。主要研究内容包括:(1)深入分析用户主观的性格特征与其偏好的图像美学属性之间的关联性,提出了基于图像美学属性感知图表征的用户性格特征预测方法。(2)深入剖析图像客观属性对不同用户审美体验的影响,提出了基于属性感知推理的图像美学分布预测方法;基于用户对图像主观的审美评论信息,提出了基于属性驱动的多模态分层提示的图像美学评价方法。(3)基于用户性格特征的主观属性和图像美学属性的多种客观属性,根据不同的融合策略,提出了融合主客观属性的个性化图像美学评价方法、基于多属性交互推理的个性化图像美学评价方法和基于属性引导细粒度表征的个性化图像美学评价方法。(4)通过充分探索基于内容和构图的关键美学属性以及影响图像美学的全局对象相关性来指导裁剪子图像的生成策略,提出了一种基于内容和构图属性感知全局关系推理的图像自动裁剪方法。对于上述提出的各种方法,在国际公开数据集上进行了实验验证,均取得了优越的性能。本项目的研究从理论和实验上揭示了用户对图像的感知评估与偏好,通过融合用户主观属性和图像的多重客观属性,从不同角度上提出了多种有效的评价与裁剪方法,达到了项目的预期目标。本项目的研究成果可为图像美感增强等方法提供强有力的工具,具有重要的理论意义和实用价值。
国内基金
海外基金