基于标签内容描述的透明化深度图像美学评估

2024-05-24 Fri
基于标签内容描述的透明化深度图像美学评估学术背景随着社交媒体平台如Instagram和Flickr的普及，图像美学评估（Image Aesthetics Assessment, IAA）模型的需求日益增长。这些模型不仅可以帮助社交网络服务提供商优化图片排序或推荐结果，还能帮助普通用户管理相册、选择最佳照片，甚至在拍摄和编辑过程中提供指导。然而，如何构建一个稳健的IAA模型一直是一个挑战，因为图像美学的复杂性包括对象、摄影技术等多个因素。
研究动机
现有的深度学习方法虽然在IAA中表现出色，但其内部机制仍不明确。大多数研究通过隐性学习语义特征来预测图像美学，但这些方法未能直接解释这些特征具体代表了什么。本文的核心目标是创建一个更透明的IAA框架，引入可解释的语义特征，以人类可读的标签描述图像内容，从而构建基于显式描述的IAA模型。
研究来源本文由Jingwen Hou（南洋理工大学）、Weisi Lin（南洋理工大学）、Yuming Fang（江西财经大学）、Haoning Wu（南洋理工大学S-Lab）、Chaofeng Chen（南洋理工大学S-Lab）、Liang Liao（南洋理工大学S-Lab）和Weide Liu（新加坡科学技术研究局）等研究人员共同撰写，并已被《IEEE Transactions on Image Processing》期刊接受发表。
研究流程显式匹配过程研究首先提出了显式匹配过程，通过预定义的标签来生成标签内容描述符（Tag-based Content Descriptors, TCD）。具体步骤包括：
标签选择与定义：选定两类预定义标签集合，分别为对象相关标签和摄影技术相关标签。
特征生成：利用CLIP模型的视觉编码器和文本编码器，将图像和文本标签分别编码为视觉特征和文本特征。
相似度计算：通过计算视觉特征和文本特征之间的相似度，生成标签内容描述符（TCD）。
为了验证生成器的性能，研究团队标注了5101张图像，并创建了一个用于验证的摄影相关标签数据集。
隐式匹配过程鉴于预定义标签可能无法完全覆盖所有图像内容，研究进一步提出隐式匹配过程，描述那些不能被预定义标签覆盖的图像内容。具体步骤包括：
隐式标签定义：假设存在隐式标签集合用于描述高层和低层内容，分别为高层隐式标签（High-level Implicit Tags，HIT）和低层隐式标签（Low-level Implicit Tags，LIT）。
优化过程：通过基于IAA目标的优化过程，直接获取隐式标签的文本特征。
一致性约束：为了让隐式标签和显式标签描述不同的语义模式，引入一致性约束，鼓励不同标签特征相互独立。
算法与模型通过以上两个匹配过程生成的TCD特征，用于训练一个简单的多层感知机（MLP）模型进行IAA。优化目标包括最小化预测和真实美学标签之间的错误，以及各特征之间的一致性约束。
主要实验结果单一显式匹配过程：仅使用预定义标签生成的TCD，实现了SRCC为0.767的性能，与大多数当前最先进方法相媲美。
显式+隐式匹配过程：将隐式匹配过程生成的高度相关组件整合到TCD中，IAA模型的SRCC显著提升到0.817，远超现有方法。
研究结论与价值研究表明，引入人类可读的标签内容描述符（TCD）可显著提升图像美学评估的透明度和性能。具体而言，本研究实现了以下几点重大突破：
透明化解释：在图像美学评估中，首次采用人类可读的文本特征，通过显式定义的标签来描述图像内容，提高模型的透明度。
性能提升：通过引入隐式匹配过程，进一步提高了TCD的表达能力，使得IAA模型的性能显著提升。
数据贡献：本研究还提供了第一个包含摄影相关标签的标注数据集，极大地推动了基于标签内容描述符的研究进展。
研究亮点透明化深度学习框架：本文构建了一个透明化的IAA框架，从显式描述图像内容的角度实现图像美学评估，使得特征的语义解释更加直观。
综合性能提升：结合显式与隐式匹配过程，IAA模型不仅提升了性能，还保持了高解释性，有助于后续研究。
创新的数据集：针对摄影相关标签的数据集，有助于进一步验证和应用TCD生成器的潜力。
应用前景与意义通过透明化和高效的图像美学评估方法，本文为未来的社交媒体管理、图像搜索和推荐系统优化建议，提供了创新性的解决方案。这不仅提升了图像处理的智能化水平，还为普通用户在图像管理和编辑方面提供了科学指导。通过本文的研究，图像美学评估在透明度和性能上的重大突破，为未来研究和应用领域开创了新的方向。