通过Flickr中的图像质量和美学识别专业摄影师
摘要：社交媒体和照片视频分享平台的使用在我们这一代中无疑有所增加。通过用户互动，这些网站已经证明了它们产生丰富数据集的能力，这些数据集可以用于进行基于数据驱动的能力评估。然而，该研究揭示了照片和视频分享平台以及跨平台的评估过程中缺乏合适的数据集。我们的第一个贡献是创建了一个包含多模态数据的Flickr中最大的标记数据集之一，并将其作为贡献的一部分开源。基于这些数据，我们探索了机器学习模型，并得出结论，根据自我报告的职业标签以及从用户、照片和众包数据集中提取的多个特征表示，可以准确预测用户是否是专业摄影师。我们还研究了照片的美学和技术质量与照片的社交活动之间的关系。最后，我们描述了区分专业摄影师和非专业摄影师的特征。据我们所知，本研究的结果对于用户专业技能的识别是一个重要的创新，各个领域的研究人员可以将其用于不同的应用中。
作者：Sofia Strukova, Rub''en Gaspar Marco, Jos''e A. Ruip''erez-Valiente, F''elix G''omez M''armol
论文ID：2307.01756
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-07-06