料理写真撮影におけるおいしそうな構図決定を支援するシステム

昨今, スマートフォンなどの普及により, 皆が自由に写真撮影できる環境が整っている. また, 撮影した写真をTwitter やFacebook に代表されるSNS に投稿しコミュニケーションをとることが一般的になっている. しかし, 素人が魅力的な写真を撮影することは難しい. 魅力的な写真を撮影するためには, 写真に関する道具と知識が必要になる. 我々はスマートフォンが普及していることを考慮し, スマートフォンで, おいしそうに見える料理写真を撮影できるよう支援する.我々は素人でも料理がおいしそうに見える構図で撮影できるように, 撮影前に構図を提示し, 料理を並び替えさせ, おいしそうに見える構図で撮影できるように支援する. ユーザは, まずシステムに料理を入力する. 本システムでは料理認識モジュールを実装しており, システムに自動で認識させることができる. そして, その認識した料理の特徴に基づいて, システムは構図を作成し, ユーザに提示する.その構図は一般的な写真に用いられる構図を基にして作成している. また, 撮影時のインタフェースでは, 料理を置く位置だけでなく, 撮影端末の角度も指示する.ユーザは, それらの指示に従い料理を並び替え, 端末をシステムの指示する角度に設定することでおいしそうな料理写真を撮影できる. さらに, おいしそうに見える構図に個人差があることも考慮し, システムが提示する構図とは別にユーザが簡単な操作で構図を作成し, システムに登録し, 後で使用できるインタフェースについても提供する. ユーザが構図を作成するインタフェースではスマートフォンならではのピンチアウトやピンチインといった操作を取り入れ, 作成しやすいように工夫をしている. また, 作成した構図のデータもユーザが扱いやすいように工夫した.システムに関する評価実験は2 種類行った. システムの操作性に関する評価実験と, 撮影した写真の質に関する評価実験である. 操作性に関しては, 使いやすいなどの意見があった. 写真の質に関しては実験で用いた写真全てにおいて, システムを使用しない場合を上回った.電気通信大学201

Penilaian Komposisi Rule of Thirds Pada Fotografi Menggunakan Bantuan Pengolahan Citra Digital

Rule of thirds adalah salah satu panduankomposisi yang paling dikenal oleh fotografer untukmenciptakan foto yang berkualitas [1]. Komposisi inididapatkan dengan membagi bidang gambar dalam tigabagian yang sama besar dan proporsional baikhorizontal maupun vertikal. Maka terbentuklah garisgarisimajiner dan empat titik perpotongan garisimajiner tersebut. Menurut aturan ini, sebaiknya bagianfoto yang paling menarik ditempatkan di salah satu titiktersebut [2]. Berdasarkan kajian psikologis, kemampuanmanusia untuk menilai dan mengklasifikasi estetikalebih bersifat kualitatif dan subjektif dan banyakmengacu pada persepsi visual dan ketertarikan padajenis fotografi yang berbeda-beda [3].Pada penelitian ini dibuat perangkat lunak untukmenilai komposisi rule of thirds sebuah foto. Foto dinilaidengan cara menghitung jarak antara centroid (pusatmassa suatu bangun) subjek foto dengan salah satu titikperpotongan rule of thirds yang terdekat. Centroidditentukan dengan menggunakan metode Monte Carlo,yaitu dengan cara menyebar sampel acak pada wilayahyang telah digunakan saat segmentasi subjek, kemudiansampel-sampel yang berada di area subjek akan dirataratauntuk mendapatkan centroid-nya. Jarak daricentroid ke titik perpotongan dinilai dengan menghitunghipotenusanya, setelah itu hipotenusa tersebutdibandingkan dengan hipotenusa dari keseluruhanbidang foto yang telah dikalikan dengan toleransi.Hasil percobaan menunjukkan bahwa semakindekat jarak centroid subjek dengan salah satu titikperpotongan maka nilainya akan semakin tinggi, begitupula jika jarak centroid dengan salah satu titikperpotongan semakin jauh, maka nilainya akan semakinrendah. Namun, jika jarak antara centroid subjekdengan salah satu titik perpotongan terlalu jauh, makafoto dianggap tidak sesuai dengan rule of thirds dannilainya 0 (nol). Hal ini terjadi karena posisi subjekberada di tengah-tengah bidang foto.Kata Kunci—Aturan Sepertiga, Centroid, CitraFotografi, Estetika, Fotografi, Komposisi Fotografi,Integrasi Monte Carlo, Otsu Threshold, Rule of Thirds

Saliency Based Image Cropping

Image cropping is a technique that is used to select the most relevant areas of an image and discarding the useless parts. Handmade selection, especially in case of large photo collections, is a time consuming task. Automatic image cropping techniques may help users, suggesting to them which part of the image is the most relevant, according to specific criteria. In this paper we suppose that the most visually salient areas of a photo are also the most relevant ones to the users. We compare three different saliency detection methods within an automatic image cropping system, to study the effectiveness of the related saliency maps for this task. We furthermore extended one of the three methods (our previous work), which is based on the extraction of keypoints from the image. Tests have been conducted onto an online available dataset, made of 5000 images which have been manually labeled by 9 users

A complexity approach for identifying aesthetic composite landscapes

Third European Conference, EvoMUSART 2014, Granada, Spain, April 23-25, 2014, Revised Selected Papers[Abstract] The present paper describes a series of features related to complexity which may allow to estimate the complexity of an image as a whole, of all the elements integrating it and of those which are its focus of attention. Using a neural network to create a classifier based on those features an accuracy over 85% in an aesthetic composition binary classification task is achieved. The obtained network seems to be useful for the purpose of assessing the Aesthetic Composition of landscapes. It could be used as part of a media device for facilitating the creation of images or videos with a more professional aesthetic composition.Galicia. Consellería de Innovación, Industria e Comercio; PGIDIT 10TIC105008PRPortugal. Fundação para a Ciência e a Tecnologia; PTDC/EIA-EIA/115667/200

Viewpoint Recommendation for Aesthetic Photography

abstract: This thesis addresses the problem of recommending a viewpoint for aesthetic photography. Viewpoint recommendation is suggesting the best camera pose to capture a visually pleasing photograph of the subject of interest by using any end-user device such as drone, mobile robot or smartphone. Solving this problem enables to capture visually pleasing photographs autonomously in areal photography, wildlife photography, landscape photography or in personal photography. The viewpoint recommendation problem can be divided into two stages: (a) generating a set of dense novel views based on the basis views captured about the subject. The dense novel views are useful to better understand the scene and to know how the subject looks from different viewpoints and (b) each novel is scored based on how aesthetically good it is. The viewpoint with the greatest aesthetic score is recommended for capturing a visually pleasing photograph.Dissertation/ThesisMasters Thesis Computer Engineering 201