Avoiding the Inherent Limitations in Datasets Used for Measuring Aesthetics When Using a Machine Learning Approach
المؤلفون المشاركون
Fernandez-Lozano, C.
Carballal, Adrian
Rodriguez-Fernandez, Nereida
Castro, Luz
Santos, Antonino
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An important topic in evolutionary art is the development of systems that can mimic the aesthetics decisions made by human begins, e.g., fitness evaluations made by humans using interactive evolution in generative art.
This paper focuses on the analysis of several datasets used for aesthetic prediction based on ratings from photography websites and psychological experiments.
Since these datasets present problems, we proposed a new dataset that is a subset of DPChallenge.com.
Subsequently, three different evaluation methods were considered, one derived from the ratings available at DPChallenge.com and two obtained under experimental conditions related to the aesthetics and quality of images.
We observed different criteria in the DPChallenge.com ratings, which had more to do with the photographic quality than with the aesthetic value.
Finally, we explored learning systems other than state-of-the-art ones, in order to predict these three values.
The obtained results were similar to those using state-of-the-art procedures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Carballal, Adrian& Fernandez-Lozano, C.& Rodriguez-Fernandez, Nereida& Castro, Luz& Santos, Antonino. 2019. Avoiding the Inherent Limitations in Datasets Used for Measuring Aesthetics When Using a Machine Learning Approach. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131863
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Carballal, Adrian…[et al.]. Avoiding the Inherent Limitations in Datasets Used for Measuring Aesthetics When Using a Machine Learning Approach. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131863
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Carballal, Adrian& Fernandez-Lozano, C.& Rodriguez-Fernandez, Nereida& Castro, Luz& Santos, Antonino. Avoiding the Inherent Limitations in Datasets Used for Measuring Aesthetics When Using a Machine Learning Approach. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131863
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131863
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر