चित्र सौंदर्यशास्त्र की संवेदी मूल्यांकन के लिए एक डेटाबेस

उद्देश्य चित्र सौंदर्यशास्त्र मूल्यांकन (IAA) पिछले कुछ वर्षों में बढ़ती मात्रा में ध्यान आकर्षित कर रहा है। IAA अनुसंधान को बाधित करने वाले सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक है सार्वजनिक रूप से उपलब्ध और विश्वसनीय चित्र डेटाबेस की कमी, जिन्हें IAA विशेषताओं और मॉडलों को प्रशिक्षित और परीक्षण करने के लिए प्रयोग किया जा सके, विशेष रूप से वे डेटाबेस जो लगातार मूल्यवान subjective opinion स्कोर प्रदान करते हैं। इस कार्य में, हम 1,000 से अधिक चित्रों वाला वाटरलू IAA डेटाबेस बनाते हैं, और एक प्रयोगशाला नियंत्रित विषय उपयोगकर्ता अध्ययन करते हैं। नए डेटाबेस की कई अद्वितीय और वांछनीय विशेषताएं हैं, जो मौजूदा डेटाबेस के मुकाबले हैं - यह हमें विषयों की राय के विविधता के स्तर को बेहतर समझने में मदद करता है; यह निरंतर मूल्यवान IAA स्कोर प्रदान करता है जो खराब से लेकर उत्कृष्ट सौंदर्य स्तरों तक लगभग समान रूप से वितरित होते हैं; यह विभिन्न सौंदर्य विशेषताओं की प्रभावशीलता का परीक्षण करने की अनुमति भी देता है। नए डेटाबेस का उपयोग करते हुए, हम 1,000 से अधिक IAA विशेषताओं का परीक्षण करते हैं। परिणाम बताते हैं कि मौजूदा विशेषताएं अभी भी सौंदर्य का अनुमान लगाने में कमजोर हैं, और सौंदर्य विशेषताओं की प्रभावशीलता सामग्री पर निर्भर करती है। इसलिए, चित्रों के सौंदर्यशास्त्र को समझना और उसका मूल्यांकन भविष्य के अनुसंधान के लिए एक प्रमुख चुनौती बना हुआ है। डेटाबेस को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया जाएगा.