Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/35507
Title: Aesthetic Analysis of Images
Authors: Pascoal, David Manuel Agostinho Nunes de Rebelo e 
Orientador: Machado, Fernando Jorge Penousal Martins
Keywords: Aesthetics; Feature Extraction; Image Classification; Computer Vision
Issue Date: 21-Jul-2015
Serial title, monograph or event: Aesthetic Analysis of Images
Place of publication or event: Coimbra
Abstract: Opinião estética é um tópico muito subjetivo, no entanto isso não impede investigadores de tentarem reunir um consenso sobre elementos chave que poderão prover ser bastante importantes na sua quantificação. Nesta dissertação, vamos tentar oferecer uma visão abrangente sobre varias características de imagens existentes no estado-da-arte pertencentes à qualidade e estética de imagens, com o propósito de análise das mesmas. Nós iremos explorar e expandir um extrator de características previamente criado, ao adicionar novos métodos de extração de caraterísticas, não só através de caraterísticas existentes como também de caraterísticas propostas por nós. Iremos testar a eficiência das nossas caraterísticas num conjunto de dados amplamente utilizados em vários cenários de classificação de imagens. Os resultados obtidos são descritos e analisados, e a performance do nosso extrator de caraterísticas é comparado com o antigo e outros trabalhos.
Aesthetic judgement is a highly subjective topic, however that has not stopped researchers from trying to reach a consensus on key elements that may prove themselves very valuable in its quantification. In this dissertation we will take a comprehensive look at multiple state-of-the-art image features regarding image quality and aesthetics, for the purpose of image analysis. The goal is to find and create a competitive general purpose set of features for image analysis. We will be exploring and expanding a previously built feature extractor by adding new feature extraction methods, either from studied features or by proposing new ones. We will be testing the efficiency of our features on a widely used data set in multiple image classification scenarios. The results obtained are described and analyzed, and the performance of our new feature extractor is compared with the old and other works.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra
URI: http://hdl.handle.net/10316/35507
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado
FCTUC Eng.Informática - Teses de Mestrado

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