Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling The Factors of Aesthetic Preferences with Explainable AI

論文の概要: Unveiling The Factors of Aesthetic Preferences with Explainable AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14410v2
Date: Tue, 28 May 2024 11:42:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 04:07:24.389876
Title: Unveiling The Factors of Aesthetic Preferences with Explainable AI
Title（参考訳）: 説明可能なAIによる美的嗜好の要因の解明
Authors: Derya Soydaner, Johan Wagemans,
Abstract要約: 本研究では,機械学習(ML)モデルを用いて,新しい視点を開拓する。我々のモデルはこれらの属性を入力として処理し、画像の美的スコアを予測する。本研究の目的は,画像における審美的嗜好の複雑な性質をMLを通して明らかにし,審美的判断に影響を及ぼす属性をより深く理解することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The allure of aesthetic appeal in images captivates our senses, yet the underlying intricacies of aesthetic preferences remain elusive. In this study, we pioneer a novel perspective by utilizing several different machine learning (ML) models that focus on aesthetic attributes known to influence preferences. Our models process these attributes as inputs to predict the aesthetic scores of images. Moreover, to delve deeper and obtain interpretable explanations regarding the factors driving aesthetic preferences, we utilize the popular Explainable AI (XAI) technique known as SHapley Additive exPlanations (SHAP). Our methodology compares the performance of various ML models, including Random Forest, XGBoost, Support Vector Regression, and Multilayer Perceptron, in accurately predicting aesthetic scores, and consistently observing results in conjunction with SHAP. We conduct experiments on three image aesthetic benchmarks, namely Aesthetics with Attributes Database (AADB), Explainable Visual Aesthetics (EVA), and Personalized image Aesthetics database with Rich Attributes (PARA), providing insights into the roles of attributes and their interactions. Finally, our study presents ML models for aesthetics research, alongside the introduction of XAI. Our aim is to shed light on the complex nature of aesthetic preferences in images through ML and to provide a deeper understanding of the attributes that influence aesthetic judgements.
Abstract（参考訳）: 画像における審美的魅力の魅力は、私たちの感覚を魅了するが、審美的嗜好の根底にある複雑さは、いまだ解明されていない。本研究では,嗜好に影響を与えることで知られる美的属性に焦点をあてた,機械学習(ML)モデルを活用することによって,新たな視点を開拓する。我々のモデルはこれらの属性を入力として処理し、画像の美的スコアを予測する。さらに,美的嗜好の要因を深く掘り下げ,解釈可能な説明を得るためには,SHAP(SHapley Additive exPlanations)として知られる一般的な説明可能なAI(XAI)技術を利用する。本手法は,ランダムフォレスト,XGBoost,サポートベクトル回帰,マルチレイヤパーセプトロンなどのMLモデルの性能を比較し,美的スコアを正確に予測し,SHAPと協調して結果を一貫して観察する。 Aesthetics with Attributes Database(AADB)、Explainable Visual Aesthetics(EVA)、Personalized Image Aesthetics Database with Rich Attributes(PARA)の3つの画像美的ベンチマークを実施。最後に,XAIの導入とともに,美学研究のためのMLモデルを提案する。本研究の目的は,画像における審美的嗜好の複雑な性質をMLを通して明らかにし,審美的判断に影響を及ぼす属性についてより深く理解することである。

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