論文の概要: Multi-Modal Aesthetic Assessment for MObile Gaming Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11700v1
- Date: Wed, 27 Jan 2021 21:48:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-01 19:46:04.547739
- Title: Multi-Modal Aesthetic Assessment for MObile Gaming Image
- Title（参考訳）: モビルゲーミング画像のマルチモーダル審美性評価
- Authors: Zhenyu Lei, Yejing Xie, Suiyi Ling, Andreas Pastor, Junle Wang,
Patrick Le Callet
- Abstract要約: 提案モデルは,4つのゲーム美的次元の予測において,最先端の審美的指標を著しく上回る。
我々の傾向は、様々な審美的関連次元間の相関を探求し、学習し、一般化性能をさらに向上させることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.962059154484912
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the proliferation of various gaming technology, services, game styles,
and platforms, multi-dimensional aesthetic assessment of the gaming contents is
becoming more and more important for the gaming industry. Depending on the
diverse needs of diversified game players, game designers, graphical
developers, etc. in particular conditions, multi-modal aesthetic assessment is
required to consider different aesthetic dimensions/perspectives. Since there
are different underlying relationships between different aesthetic dimensions,
e.g., between the `Colorfulness' and `Color Harmony', it could be advantageous
to leverage effective information attached in multiple relevant dimensions. To
this end, we solve this problem via multi-task learning. Our inclination is to
seek and learn the correlations between different aesthetic relevant dimensions
to further boost the generalization performance in predicting all the aesthetic
dimensions. Therefore, the `bottleneck' of obtaining good predictions with
limited labeled data for one individual dimension could be unplugged by
harnessing complementary sources of other dimensions, i.e., augment the
training data indirectly by sharing training information across dimensions.
According to experimental results, the proposed model outperforms
state-of-the-art aesthetic metrics significantly in predicting four gaming
aesthetic dimensions.
- Abstract（参考訳）: 様々なゲーム技術、サービス、ゲームスタイル、プラットフォームの普及に伴い、ゲームコンテンツに対する多次元の美的評価がゲーム業界にとってますます重要になっている。
多様なゲームプレーヤー、ゲームデザイナー、グラフィカル開発者などの多様なニーズに応じて。
特に,マルチモーダル審美評価は,異なる審美的寸法・観察的要素を検討するために必要である。
異なる美的次元、例えば「彩度」と「色彩調和」の間には異なる基礎的な関係があるため、複数の関連する次元に付随する効果的な情報を活用するのが有利である。
そのためには、この問題をマルチタスク学習で解決します。
我々の傾向は、異なる審美的関連次元間の相関を探求し、学習し、すべての審美的次元を予測する際の一般化性能をさらに向上させることである。
したがって、1次元の制限されたラベル付きデータで良好な予測を得るための「ボトルネック」は、他の次元の補完的情報源、すなわち、次元間でトレーニング情報を共有して間接的にトレーニングデータを増強することで解くことができる。
実験結果から,提案モデルは4つのゲーム美的次元を予測する上で,最先端の審美的指標を著しく上回る結果を得た。
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