【知识星球】颜值,自拍,美学三大任务简介和数据集下载

图像美学数据集 美学数据集一栏表 AVA:A Large-Scale Database for Aesthetic Visual Analysis, 2012年; tid2013 AADB(2016年) PCCD photo critique captioning dataset(2017年) AROD(multi-useragreements and assemble a large dataset)201... 阅读详情

欢迎大家来到《知识星球》专栏,今天给大家介绍三个任务,提供三个美学相关的数据集的下载,其中两个和人像有关,一个和通用的美学任务有关,下载可以进入知识星球自取,相关的项目,我们以后会在知识星球中进行研究和讨论。

作者&编辑 | 言有三

1 美学评分

美学质量的评估是AI与摄影学交叉的学科,也是目前比较open的问题,

究竟什么是图像美学质量呢?牛津高阶英语词典将美学定义为:“concerned with beauty and art and the understanding of beautiful things, and made in an artistic way and beautiful to look at”。

视觉美学质量是视觉感知美的一种度量。图像的视觉美学质量衡量了在人类眼中一幅图像的视觉吸引力。由于视觉美学是一个主观的属性,往往会涉及情感和个人品味,这使得自动评估图像美学质量是一项非常主观的任务。然而,人们往往会达成一种共识,即一些图像在视觉上比其他图像更有吸引力,这是新兴研究领域——可计算美学的原理之一。计算美学探索如何用可计算技术来预测人类对视觉刺激产生的情绪反应,使计算机模仿人类的审美过程,从而用可计算方法来自动预测图像的美学质量。

在现实生活中,图像美学质量评价可以用于基于美学的图像搜索,自动图像增强,自动构图等应用。

美学质量评估我们曾经有过综述文章介绍,大家可以读往期文章:【技术综述】计算机审美,学的怎么样了?

2 颜值评分

颜值评分属于一个比较主观的任务,五官匀称,轮廓对称,肤色美观的脸更容易受到大众的喜欢,这一点在颜值中是有一定共识的,也就是“丑人多作怪,美人一个胚”。正因如此,颜值算法才有了可行性,因此国内各大公司都开发了颜值打分应用。

总的来说,颜值和肤色,脸型,装饰等都有很大的关系。研究方向可以从传统算法和深度学习方法两个方向讲述。

传统方法主要基于人脸距离,面积等特征,以脸型为主,深度学习则直接进行数据标注后从中学习。

人脸颜值算法的具体内容可以参考我们去年的一篇综述介绍,【技术综述】人脸颜值研究综述。

3 自拍评分

拥有人脸的图像往往更容易收到评论和点赞,其中自拍占据了很大一部分。AI老司机Google早就开发了一个自拍APP进行相关的探索,名为Selfissimo,对此感兴趣的你不妨一试。究竟你的脸是仰角45度好呢还是侧30度好,如果没把握就交给AI去搞定吧。

 

LCQMC数据集.tar.gz LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集,其目标是判断两个问题的语义是否相同。构建的方式是先针对不同的领域从百度问答中抽取高频的相关问题,然后通过Wasserstein distance进行初步筛选,最后人工进行标注。数据集一共有260068对标注结果,分为三部分,238766训练集、8802验证集和12500测试集。 立即下载

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