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Computational Aesthetic Algorithm Spots Schönheit, die Menschen übersehen
Eine der deprimierenden Wahrheiten über Social Media ist, dass die Popularität eines Bildes nicht unbedingt ein Hinweis auf seine Qualität ist. Es ist einfach, äußerst beliebte Inhalte von zweifelhafter Qualität zu finden. Aber es ist viel schwieriger, unbeliebte Inhalte von hoher Qualität zu finden.
Das liegt vor allem daran, dass Popularität von einem Machtgesetz bestimmt wird: Ein kleiner Teil des Inhalts erhält einen großen Teil der Aufmerksamkeit, während die überwiegende Mehrheit des Inhalts den Rest teilt. Nehmen Sie die Bilder-Sharing-Website Flickr, die rund 200 Millionen Bilder hostet. Davon haben 166 Millionen fünf Favoriten oder weniger.
Das ist eine Menge unbeliebter Bilder! Es ist leicht vorstellbar, dass sich in diesem langen Schwanz der Unbeliebtheit viele fotografische Juwelen verbergen müssen. Aber wie kann man es enthüllen?
Heute erhalten und beantworten wir Dank der Arbeit von Rossano Schifanella von der Universität Turin in Italien und Miriam Redi und Luca Maria Aiello von Yahoo Labs in Barcelona. Diese Typen haben einem Bildverarbeitungsalgorithmus beigebracht, Schönheit zu erkennen, und ihm dann erlaubt, den langen Schwanz unbeliebter Flickr-Bilder zu durchforsten, um nach Edelsteinen zu suchen, die niemand bemerkt hat. Und die Ergebnisse sind beeindruckend.
Schifanella und Co beginnen damit, menschliche Meinungen zur ästhetischen Qualität von rund 10.000 Bildern aus der Flickr-Datenbank zu sammeln. Darunter sind sowohl beliebte als auch unbeliebte Bilder in vier Kategorien, je nachdem, ob es sich um Menschen, Natur, Tiere oder urbane Motive handelt.
Jedes Bild wird von mindestens fünf Menschen nach fünf ästhetischen Kategorien bewertet, die von extrem schlechter bis außergewöhnlicher Qualität reichen. Dieser Prozess erzeugt einen Ground-Truth-Datensatz von Bildern, die jeder ästhetischen Kategorie entsprechen.
Als nächstes verwendet das Team diesen Datensatz, um ein Bildverarbeitungssystem namens CrowdBeauty darauf zu trainieren, Bilder zu erkennen, die in jede Kategorie fallen. Dazu analysiert der Algorithmus jedes Bild anhand von Kriterien wie Kontrast, Helligkeit, Farbmuster, Anordnung von Merkmalen innerhalb des Bildes und so weiter.
Der Algorithmus arbeitet so, wie sich diese Kriterien auf die letztendliche ästhetische Bewertung beziehen. Schifanella und Co testen dann den CrowdBeauty-Algorithmus, indem sie ihn bitten, die Bewertung einer Reihe von Fotos vorherzusagen, die er noch nicht gesehen hat. Dies gelingt ihm besonders bei Tierbildern und Stadtbildern mit erstaunlicher Genauigkeit.
Schließlich ließen Schifanella und Co. CrowdBeauty auf eine Datenbank mit neun Millionen Bildern von Flickr los, die weniger als fünf Favoriten haben. Sein Ziel ist es, schöne Bilder auszuwählen, die erst noch populär werden müssen.
Die Ergebnisse sind beeindruckend, wobei CrowdBeauty zahlreiche schöne Bilder hervorhebt. Das Team vergleicht diese Bilder mit denen, die nur beliebt sind, indem es Meinungen über sie sammelt. Unsere Methode ruft Fotos ab, deren Medianwert für die wahrgenommene Schönheit den beliebtesten entspricht und deren Durchschnitt nur um 1,5 % niedriger ist, heißt es.
(Im obigen Bild befinden sich unbeliebte Bilder in der linken Spalte, beliebte Bilder in der mittleren Spalte und von CrowdBeauty ausgewählte Bilder in der rechten Spalte.)
Das eröffnet sofort die Möglichkeit verschiedener Anwendungen. Eine Idee ist, CrowdBeauty zu verwenden, um schöne Bilder zu finden, die noch nicht populär geworden sind.
Als Proof-of-Concept stellen wir uns eine neue Flickr Beauty Explorer-Seite vor, die die schönsten, aber unbeliebtesten Fotos des Monats zeigt, um den klassischen Flickr Explorer zu ergänzen, der Fotos mit sehr hohem sozialen Feedback enthält, sagen Schifanella und Co.
Mit anderen Worten, der CrowdBeauty-Algorithmus hat das Potenzial, Foto-Sharing-Plattformen zu demokratisieren, indem er talentierte Personen hervorhebt, die ansonsten unterschätzt werden.
Es gibt also noch Hoffnung für all die unbeachteten Fotografen da draußen.
Ref: arxiv.org/abs/1505.03358 : Ein Bild ist mehr wert als tausend Favoriten: Entdecken Sie die verborgene Schönheit von Flickr-Bildern