基于个性化生成模板集聚的用户图像美感表征

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.190442

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2020, Vol. 48 ›› Issue (3): 1-9.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.190442

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基于个性化生成模板集聚的用户图像美感表征

王伟凝^１马学东^１苏俊杰^１罗杰波^２徐向民^1†

1．华南理工大学电子与信息学院，广东广州 510640；2．罗切斯特大学计算机科学学院，纽约罗彻斯特 14627

收稿日期:2019-07-11 修回日期:2019-10-23 出版日期:2020-03-25 发布日期:2020-03-01
通信作者: 徐向民（1972-），男，教授，主要从事计算脑科学、人工智能、人机交互、柔性穿戴与智能集成系统等研究。 E-mail:xmxu@scut.edu.cn
作者简介:王伟凝（1975-），女，副教授，主要从事计算机视觉、图像情感分析、图像分类与检索、机器学习研究。E-mail:wnamg@scut.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（U1801262，U1636218，61702192）；国家留学基金资助出国留学项目（2015 06155081）；广东省自然科学基金资助项目（2015A030313212）

User Image Aesthetic Representation Based on Personalized Generation Template Aggregation

WANG Weining¹ MA Xuedong¹ SU Junjie¹LUO Jiebo² XU Xiangmin¹

1. School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong,China; 2. Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester 14627, New York, USA

Received:2019-07-11 Revised:2019-10-23 Online:2020-03-25 Published:2020-03-01
Contact: 徐向民（1972-），男，教授，主要从事计算脑科学、人工智能、人机交互、柔性穿戴与智能集成系统等研究。 E-mail:xmxu@scut.edu.cn
About author:王伟凝（1975-），女，副教授，主要从事计算机视觉、图像情感分析、图像分类与检索、机器学习研究。E-mail:wnamg@scut.edu.cn
Supported by:
Supported by the National Natural Science Foundation of China (U1801262, U1636218, 61702192), the State Scholarship Found of China ( 201506155081) and the Natural Science Foundation of Guangdong Province (2015A030313212)

摘要/Abstract

摘要： 通用的图像美感研究没有考虑用户之间的审美差异，不能表示用户的个性化审美偏好。为了更有效地表示用户的个性化审美偏好，本研究利用计数网格模型，提出了一种基于个性化生成模板集聚的用户美感表征建模方法，构建起了一个更紧致的用户图像美感表征向量，能更好地描述用户特征。实验结果表明，文中提出的方法构建的用户美感表征方式，在用户识别中可以获得更高的识别率，在用户推荐中也能得到更符合实际情况的推荐结果。

关键词: 美学质量, 图像特征, 个性化研究, 用户识别, 推荐系统

Abstract: The general image aesthetic research can not represent the user’s personalized aesthetic preferences becaused it does not consider the aesthetic differences among users. In order to represent the user’s personalized aesthetic preferences more effectively, a user aesthetic representation construction method based on personalized generation template aggregation using the Counting Grid model was proposed in this research. It constructs a more compact user image aesthetic representation vector, which can better describe the user characteristics. Experimental results show that the way of user aesthetic representation constructed by the proposed method can obtain higher recognition rate in user identification, and can also obtain more realistic recommendation results in user recommendation.

Key words: aesthetic quality, image feature, personal research, user identification, recommended system

中图分类号:

TP391

王伟凝, 马学东, 苏俊杰, 等. 基于个性化生成模板集聚的用户图像美感表征[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(3): 1-9.

WANG Weining, MA Xuedong, SU Junjie, et al. User Image Aesthetic Representation Based on Personalized Generation Template Aggregation[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2020, 48(3): 1-9.

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基于个性化生成模板集聚的用户图像美感表征

User Image Aesthetic Representation Based on Personalized Generation Template Aggregation

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