计算美学的生成与度量

计算美学作为一门跨学科研究领域,旨在探讨计算机科学与艺术的交汇点,让计算机得以像人类一样做出审美决策,包含美学的生成和度量两个方向,核心在于研究美的本质及如何利用计算机技术来实现和衡量美。计算美学的生成即利用计算机生成具备人类感知中美的特质的艺术作品,文章分析了当前美学生成研究核心的辅助生成、自动生成和风格迁移的现状与发展,讨论了美学生成的挑战与机遇。计算美学的度量即通过计算机技术实现对美的量化,文章从美学特征的视角介绍了美学度量的具体路径,以及生成式对抗网络、卷积神经网络等前沿的度量方法。

基于美学计算的智能设计方法分析与启示

基于美学计算的智能设计方法能够模拟人类的视觉系统与审美思维并对图像进行美学价值的判断,让计算机能够建模更加复杂的设计任务,也让设计过程不断朝着更加自动化、批量化和个性化的方向发展。本文主要论述了基于美学计算的智能设计方法,包括设计知识与规则提炼以及设计方案生成的设计方法和路径,并对设计师如何应对基于美学计算的机会和挑战进行了阐述。

计算美学:计算科学驱动的视觉美学度量与生成

目的计算美学旨在实现可计算的审美决策、美学设计与艺术创作,其在美学的计算建模与高效分析理解方面具有重要的科学意义。同时,依赖于计算机技术自动、高效等特点,以计算方法改进美学工具、进行艺术作品创作具有广阔的应用前景。随着人工智能技术的发展,计算美学的内涵得到了极大的丰富与扩展,同时也出现了对美学更高层次的理解、创作的挑战。方法从现有前沿工作出发,将计算美学研究归纳为美学度量与美学生成两个方面研究内容。其中美学度量通过神经网络自动提取图像美学特征来判断视觉作品是否符合美感,美学生成则主要通过生成模型自动进行图像风格、布局、颜色等的设计。结论通过分析计算美学发展的关键挑战对审美认知机理驱动的美学度量、个性化美学生成等未来方向进行了展望。

封面绝“色”:“最美的书”封面色彩计算美学

以“最美的书”近十年作品为例,用K-means聚类分析方法对书籍封面设计进行计算,发现封面色彩是吸引读者观阅书籍的重要介质,探究了作为语言形态和符号体系的书籍色彩美学价值。研究发现:封面用色助力书籍形成有效的视觉信息传达,培育了多样化的封面设计风格;封面配色吸引读者进入书籍中心,影响读者形成审美惯习;留白引导阅读过程中协调了创作者、读者和书籍三方需求,促进了书籍设计和出版业高质量发展。

沙画图像特征的可计算美学分析

沙画是一种风靡全球的新视觉艺术形式,计算机沙画艺术方兴未艾。在可计算美学的研究框架下,引入了色彩模式、主题色、色相环、Benford度量、分形维、全局对比因子、Shannon熵、彩色度、数据场复杂度、Tamura纹理等量化特征维,对沙画艺术的创作风格进行了数值计算和统计,探索了静态沙画图像的可计算美学分析。实验结果表明,计算机辅助的客观美学评价能够一定程度上反映不同沙画作品创作风格上的异同点,基本符合人类主观审美认知,作为构建计算机沙画艺术与沙画表演作品之间的有益桥梁,可为沙画艺术创作风格的主观评价提供客观依据和量化补充,也为计算机沙画艺术自动创作提供参考和借鉴。

基于轻量化网络模型的计算机图像美学评价

现阶段图像美学评估存在两个问题,首先网络模型复杂度高、参数量大;其次分别考虑图像的局部(细粒度)特征和全局特征,忽视其美学相关性。为使高性能的美学评价模型在移动端部署成为可能,通过对比不同轻量化主干网络对实验效果的影响,选取性能最优的轻量网络MobilenetV2作为基准网络,融合图像的浅层(局部)和深层(全局)特征进行特征增强,提高网络模型对美学特征的理解。与先进美学评价模型相比,性能提升且参数量大幅减少,为美学评价模型在边缘设备上的部署提供了新的研究思路。

绘画艺术图像的计算美学: 研究前沿与展望

绘画艺术是人类艺术创作的重要组成部分,绘画艺术图像的计算美学是利用机器实现可计算的人类审美过程,其在大规模绘画的自动化分析和机器对感性的计算建模上具有重要的应用价值和科学意义.针对其交叉学科的特点,本文首次从人类审美的感知、认知和评价三个关键过程出发,将绘画艺术图像的计算美学研究完整地归纳为属性识别、内容理解和美学评价三方面研究内容,对其中的问题建模、数据获取和前沿方法等关键科学问题进行了归纳总结,并对绘画计算美学的三方面研究内容进行了对比、思考和展望.

视觉传播的自动化与国家形象的美学建构——基于Twitter社交机器人的计算美学考察

视觉与美学是国家形象研究绕不开的维度。以Twitter涉中议题下106562张图片为研究对象,通过引入计算美学方法,对社交机器人在涉中议题上的视觉传播活动进行考察,并比较人、机用户在视觉表达上的异同,探析机器用户的美学策略对传播效果的影响。结果表明,机器用户在涉中图像上已展现出有别于人类用户的美学策略,在亮度、饱和度、色彩使用等特征上形成了差异化的美学风格,这种美学风格被证明有正向的传播效果,更易获得社媒用户的点赞并触发再传播。美学策略的自动化令国家形象的对外建设、全球传播面临新态势,甚至可能将人类的视觉审美、创作与传播活动推置于主体性危机之中。

基于深度学习的自适应水墨画计算美学评估

近几年艺术作品的计算美学评估已成为一个热门的研究方向.但现有工作主要研究照片和油画,关于水墨画的定量审美评估却鲜有尝试.水墨画通过水墨相调和笔法变化来表现画面,因而在视觉特征、语义特征和审美准则上与照片和油画有显著不同.针对此问题,采用深度学习技术,提出一种自适应的水墨画计算美学评估框架.该框架首先构建水墨画图像美学评价基准数据集;然后根据水墨画审美标准提取全局与局部图像块作为多路输入,并设计一种多视角并行深度卷积神经网络来提取深度审美特征;最后基于水墨画的题材查询机制,构建自适应深度审美评估模型.实验结果表明,文中包含6个并行题材卷积组的多视角网络架构相较基础VGG16架构有较高的审美评估性能,提取的深度审美特征明显优于传统手工设计特征,其自适应模型评估结果与人工审美评价之间达到0.823的皮尔森高度显著相关,且均方误差为0.161.此外,干扰实验表明,文中的网络对构图、墨色和纹理3个绘画要素较为敏感.该研究将不仅为国画计算美学评估提供了一个基于深度学习的参考框架,而且有助于进一步探索人类审美感知与水墨画中深度学习特征之间的关系.

基于计算美学的实体界面美度评估方法

目的 为解决实体界面美度评估中的风格、多维度指标及方法应用问题,结合计算美学的特性,提出一个新评估方法。方法 通过分析当前的界面美度评估与计算美学的研究现状和缺口,提出了运用感性工学、因子分析、平面坐标定位,美度公式等分析与计量手段来建构一种基于计算美学的实体界面美度评估方法。与已有研究相比,该方法综合考虑了界面风格认知和多维关联指标等在用户审美要素、评估指标、评估精度和应用效力上的现实问题,将计算美学的应用对象从现阶段的数字界面拓展到了实体界面。结果 以某品牌示波器的界面设计方案为例,对新的评估方法进行了实证分析,并通过眼动追踪实验验证了实证结果,结果表明,该评估方法能够准确、有效地反映用户的审美倾向。结论 形成的方法和结论对实体界面美学的设计与评估具有一定的指导作用,也为计算机辅助界面设计提供了重要参考。

可计算美学的发展进程及应用

本文对美学与计算机结合后可计算美学的产生以及发展进行讨论,总结国内外最新研究成果,并对可计算美学的应用发展前景进行讨论。该研究涉及计算机科学、哲学、艺术和心理学等多门学科,属于跨学科研究,具有重要的理论研究价值和应用前景。

生物特征计算进展

生物特征计算旨在实现人体生物特征的自动感知与分析，建立生物特征与人的身份、情感、行为、健康情况和美学评价的对应关系的可计算模型。结合作者近十余年来在生物特征计算方面的研究，从生物特征识别、医学和美学生物特征计算三个方面对生物特征计算的进展和趋势进行了介绍和展望。

基于互信息图割的风景图片美学测度

提出了一种基于最大互信息图割的摄影照片可计算美学测度算法。该方法按照信息理论元素将彩色图像R/G/B三通道信源空间进行压缩,根据图像邻近位置颜色分布相似的原理,进行区域Bins合并。然后采用逐像素扫描方式,用贪心法以最大信息熵为优化目标,找出区域的分割位置。接着采用二叉分割树进行存储优化分割节点,用大顶堆获取当互信息值最大的节点,对区域反复进行垂直或水平分割,以给定的分割区域块数为终止条件。最后累加分割过程中互信息值最大的节点之和作为照片最终的美学测度值。分割过程中,对算法进行加速,将R/G/B三通道的各像素直方图由16777216个Bins压缩成64个Bins。实验结果表明,这种算法测量的美学值与Ground truth一致,能有效地表现原图像的丰富细节,是一种将信息理论元素在图像微观美学测度的一种尝试。

基于美学评价的图像管理系统设计与实现

随着计算机视觉和计算机美学的兴起,图像管理系统也不再满足于普通存取图像的基本功能,如百度云、时光像册等软件的图像管理模块里加入了许多智能化功能,以满足用户的使用习惯。但它们存在美学功能单一、数据存储在公有云上等缺点。因此,这一基于美学评价的图像管理系统,将针对上述问题,以Python为主要编程语言,以深度学习框架Caffe为主、以OpenCV为辅,实现图像分类、人脸识别、艺术风格迁移、美学评价、相似图片搜索、图像融合等美学功能。并采用Django-RestFramework为后端框架,提供WebAPI,并以Json格式的数据与前端进行通信,其中前端的框架采用AngularJS。本系统采用上述技术手段,搭建一个能够实现各种美学智能功能的后端服务器,这一服务器负责提供规范的Json格式数据,前端网页利用这些Json数据,给用户呈现出美学计算结果。

视觉领域下生成艺术的美学探究——以马里奥·克林格曼为例

文章对生成艺术的形态进行归纳分析,并与传统艺术对比,探究其在科艺交融背景下的特殊审美价值。艺术家与机器分工合作,能给观者带来新奇的感官体验,为艺术带来新的美学思考。

优质护理干预对椅旁CAD/CAM口腔前牙美学修复的作用分析

目的分析优质护理干预对椅旁计算机辅助设计/计算机辅助制造(CAD/CAM)口腔前牙美学修复的作用。方法 2000例椅旁CAD/CAM口腔前牙美学修复患者,随机分为常规组和优质组,每组1000例。常规组患者采用常规护理,优质组采用优质护理干预。比较两组满意度;口腔修复依从性、修复美观度、修复后舒适度;护理前后心理状态等应激指标;投诉率。结果优质组患者满意度为100.00%(1000/1000),高于常规组的89.00%(890/1000),差异具有统计学意义(P<0.05)。护理前,两组患者焦虑心理评分、心率、去甲肾上腺素水平比较差异无统计学意义(P>0.05);护理后,两组患者焦虑心理评分、心率、去甲肾上腺素水平均较本组护理前改善,且优质组改善幅度大于常规组,差异具有统计学意义(P<0.05)。优质组患者口腔修复依从性、修复美观度、修复后舒适度评分分别为(92.25±3.21)、(94.21±3.11)、(92.67±3.52)分,均高于常规组的(82.21±3.51)、(82.22±3.01)、(82.21±3.11)分,差异具有统计学意义(P<0.05)。优质组患者投诉率为0.40%(4/1000),低于常规组的2.80%(28/1000),差异具有统计学意义(P<0.05)。结论椅旁CAD/CAM口腔前牙美学修复患者实施优质护理干预效果理想。

计算美学中的形式与内容:一种新的艺术理解视角

本文基于对当前计算美学学科领域的观察与思考,探讨计算美学的发展,将鲁道夫·阿恩海姆在其著作《艺术与视知觉》一书中概括的人类传统视觉感知理论作为参考,分析计算美学在艺术度量与创作中的异同,并分析算法与数据如何影响艺术创作的形式与内容、数字语言如何重塑美学原则,进而分析计算美学对于艺术家、观众与艺术评论环境的影响。随着时代与技术的发展,计算美学也将在面对新挑战的同时产生新的价值。

图像美感质量评价方法研究

随着计算机技术的高速发展,图像美学计算成为了当下一个热门研究方向,计算机美学成为了目前解决图像美学计算问题的热门思路。本文研究目的在于利用计算机模拟人类的视觉系统与审美的思维,对图像进行美感质量的评估。论文选用DPChallenge平台上的图像,构建了具有美感分值标注的美感图像库,设计了一种涵盖尺寸、颜色、清晰度、景深以及局部特征五大图像属性的25维图像美学特征向量,基于多核学习的支持向量机建立图像美感评估模型,实验结果证明所选特征在美感质量评价上的有效性。

基于熵理论的产品美度综合评价方法

目的针对产品设计中的美度评价,基于熵理论与计算美学理论提出一种产品美度综合评价方法,实现产品形态布局美度的量化评价。方法根据产品形态特点与形式美学法则,构建产品形态布局美度指标的量化与计算体系;应用熵值法计算各美度指标的权重值,引入相对熵作为均衡系数修正传统线性迭加评价映射方法,提高评价结果的客观性和准确性,构建产品美度指标综合评价方法。结果以奥迪A4L系列汽车大灯为例进行实例研究,通过与市场主流品牌在售产品的形态布局对比研究,证明了实例研究结果的可信度与方法的可行性。结论基于熵理论的产品美度综合评价方法在产品设计领域具有较强的通用性,能够为设计师提供客观的美度量化数据,在定量层面指导产品形态布局的优化与创新。

基于博弈论组合赋权法的产品形态审美评价模型

目的为克服审美评价中主、客观单一评价方法的局限性,运用博弈论组合赋权法,建立一种融合主、客观评价法的产品形态审美综合评价模型。方法依据现有的产品形态美度指标体系与公式,计算得到美度指标值;应用语义差分法进行问卷调查,获得审美评价值,再运用灰关联分析法与熵权法分别计算各美度指标主、客观权重;运用博弈论组合赋权法求解美度指标的综合权重,并构建产品形态审美评价模型。结果以翻译机正面形态为对象,运用两级递进排序法进行审美评价实验验证,结果表明,该方法具有较好的合理性与可靠性。结论基于博弈论组合赋权法的产品形态审美评价方法能够良好地量化产品形态布局特征美度,为产品形态布局的优化设计提供定量的理论指导。