3 research outputs found
Study on seam carving for image fingerprint
In past several years many image contents are distributed via internet. But illegal copy problem are rise up. Multimedia fingerprint techniques are tools for resist illegal copy. However today collusion attack such as average attack is appeared. Collusion attack is efficient method for breaking copyright protection scheme of image fingerprint. This paper presented an image fingerprint scheme to resistant collusion attack which is average attack especially. Proposed image fingerprint scheme is applied seam carving technique. Experimental results show that proposed image fingerprint scheme was good performance.2012 6th International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems, CISIS 2012;Palermo;4 July 2012through6 July 201
How Much Is An Image Worth? An Empirical Analysis of Property’s Image Aesthetic Quality on Demand at AirBNB
Consumers using sharing economy platforms such as Airbnb are challenged with high product uncertainty and search cost. To ameliorate these issues, Airbnb has implemented many strategies such as professionally taking high quality photos for hosts and calling them verified. In this paper we study the impact of having unit list\u27s photos verified. To assess the aesthetic quality of images, we use machine learning techniques. Employing Difference-in-Difference analysis, we find that on average, rooms with verified photos are 9% more frequently booked. We further separate the effect of photo verification from photo quality and room reviews and find an extra $2,455 in yearly earnings brought by high photo quality. Lastly, we look at the properties in the same neighborhood and find asymmetric spillover effects. On the neighborhood level, the results suggest higher overall demand if more rooms have verified photos
Predición de preferencia de usuario mediante técnicas de Soft Computing
Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 5032V01Tese por compendio de publicacións[Resumo]
O contido desta tese por compendio é a agrupación de tres artigos de investigación
publicados en revistas de prestixio, que abordan a necesidade e a forma de mellorar
os métodos de predición de preferencia estética de usuario mediante técnicas de soft
computing.
Realízase un amplo estado da arte do uso de redes de neuronas artificiais e deep
learning. Este estudo mostra que existen sistemas baseados en redes de neuronas
capaces de realizaren tarefas artísticas con diferente grao de obxectividade. Dende a
detección dun obxecto nunha obra pictórica ata a creación de imaxes, pasando pola
clasificación segundo o estilo artístico ou autor/a, ou a estimación de calidade e valor
estético. Tamén mostra que nos últimos anos se están a realizar máis traballos en
tarefas máis complexas como a creación de imaxes, en gran medida grazas ao uso de
técnicas de deep learning caso das Convolutional Neural Network (CNN) e as
Generative Adversarial Network (GAN).
A partir desta base, formúlase o uso de sistemas baseados en redes neuronais para
dúas tarefas relevantes no ámbito da predición de preferencia estética. Dunha banda,
emprégase un sistema de redes de neuronas artificiais para predición estética,
utilizando un dataset explorado polo estado da arte. Non se busca só un erro baixo na
predición senón tamén unha rede cuxa topoloxía sexa mínima. Analízanse os
resultados extraendo conclusións sobre a información mínima relevante para realizar
esta tarefa altamente subxectiva e complexa.
Pola outra, analízanse diferentes alternativas para outra tarefa altamente relacionada
coa percepción estética: a percepción de complexidade visual. Existen numerosos
estudos psicolóxicos que propoñen unha relación directa entre complexidade e valor
estético. Proponse buscar un método de machine learning, que obteña mellor
predición deste valor. Tamén se realiza unha análise dos outlayers, co fin de
comprender mellor os procesos realizados polo mecanismo de predición.[Abstract]
The content of this Thesis by Compendium is the grouping of three research articles
published in prestigious journals, which shows the need and how to improve the
methods of predicting user aesthetic preference using soft computing techniques.
An extensive state of the art of the use of artificial neural networks and deep learning is
performed. This study shows that there are systems based on neural networks capable
of performing artistic tasks with varying degrees of objectivity. From the detection of an
object in a pictorial work to the creation of images, the classification according to the
artistic style or author, or the estimation of quality and aesthetic value. It also shows
that in recent years more work is being done on more complex tasks such as image
creation, largely thanks to the use of deep learning techniques such as Convolutional
Neural Network (CNN) and Generative Adversarial Network (GAN).
From this basis, the use of neural network-based systems is formulated for two
relevant tasks in the field of aesthetic preference prediction. On the one hand, a system
of artificial neural networks is used for aesthetic prediction, using a dataset explored by
the state of the art. Not only a low error in the prediction is sought but also a network
whose topology is minimal. The results are analyzed by drawing conclusions about the
minimum information relevant to perform this highly subjective and complex task.
On the other hand, different alternatives for another task highly related to aesthetic
perception are analyzed: the perception of visual complexity. There are numerous
psychological studies that propose a direct relationship between complexity and
aesthetic value. It is proposed to look for a machine learning method, which obtains
better prediction of this value. An analysis of the outlayers is also performed, in order to
better understand the processes performed by the prediction mechanism.[Resumen]
El contenido de esta Tesis por Compendio es la agrupación de tres artículos de
investigación publicados en revistas de prestigio, que abordan la necesidad y la forma
de mejorar los métodos de predicción de preferencia estética de usuario mediante
técnicas de soft computing.
Se realiza un amplio estado del arte del uso de redes de neuronal artificiales y deep
learning. Este estudio muestra que existen sistemas basados en redes de neuronas
capaces de realizar tareas artísticas con diferente grado de objetividad. Desde la
detección de un objeto en una obra pictórica hasta la creación de imágenes, pasando
por la clasificación según el estilo artístico o autor, o la estimación de calidad y valor
estético. También se muestra que en los últimos años se están realizando más
trabajos en tareas más complejas como la creación de imágenes, en gran medida
gracias al uso de técnicas de deep learning como las Convolutional Neural Networks
(CNN) y las Generative Adversarial Networks (GAN).
A partir de esta base, se plantea el uso de sistemas basados en redes neuronales
para dos tareas relevantes en el ámbito de la predicción de preferencia estética. Por
un lado, se emplea un sistema de redes de neuronas artificiales para predicción
estética, utilizando un dataset explorado por el estado del arte. No sólo se busca un
error bajo en la predicción, sino también una red cuya topología sea mínima. Se
analizan los resultados extrayendo conclusiones sobre la información mínima
relevante para realizar esta tarea altamente subjetiva y compleja.
Por otro lado, se analizan diferentes alternativas para otra tarea altamente relacionada
con percepción estética: la percepción de complejidad visual. Existen numerosos
estudios psicológicos que proponen una relación directa entre complejidad y valor
estético. Se propone buscar un método de machine learning, que obtenga mejor
predicción de este valor. También se realiza un análisis de los outlayers, con el fin de
comprender mejor los procesos realizados por el mecanismo de predicción.O Instituto de Saude Carlos III do Plan Nacional Espanol de Investigación e
Innovación Cientifica e Técnica 2013-2016 e os Fondos Europeos de
Desenvolvemento Rexional (FEDER) “Un xeito de construir Europa” apoian este traballo a traves do “Proxecto colaborativo en integracion de datos xenomicos (CICLOGEN)” PI17/01826. Este traballo conta tamen co apoio da Direccion Xeral de Cultura, Educacion e Ordenacion Universitaria da Xunta de Galicia (Refs. ED431D, ED431G/01 2017/16), a “Rede galega para a investigacion do cancro colorrectal” (Ref. ED431D 2017/23) e Grupos de Referencia Competitivos (Ref. ED431C 2018/49). Este traballo tamen foi apoiado polo CITIC, como Centro de Investigacion do Sistema
Universitario de Galicia, financiado pola Conselleria de Educacion, Universidade e Formacion Profesional da Xunta de Galicia a traves do Fondo Europeo de
Desenvolvemento Rexional (FEDER) cun 80%, Programa Operativo FEDER Galicia 2014-2020, e o 20% restante pola Secretaria Xeral de Universidades (Ref. ED431G 2019/01). Por outra banda, a instalacion unica BIOCAI (UNLC08-1E-002 UNLC13-13- 3503) foi financiada polo Ministerio de Economia e Competitividade espanol e os Fondos Europeos de Desenvolvemento Rexional (FEDER). Agradecementos tamen ao apoio de NVIDIA Corporation pola doazon da GPU Tesla K40 empregada nesta investigacion.Xunta de Galicia; ED431DXunta de Galicia; ED431G/01 2017/16Xunta de Galicia; ED431D 2017/23Xunta de Galicia; ED431G 2019/0