Desde una perspectiva científica, la identificación de un conjunto de métricas
relacionadas con el estilo y el valor estético de una imagen es una contribución
especialmente importante para la comprensión del fenómeno estético y la experiencia
visual, proporcionando contribuciones claras en los campos de la estética, la percepción
visual y la teoría del arte, reconocimiento de patrones, computación gráfica y visión
artificial. Creemos que una predicción del valor estético o la complejidad de un objeto
gráfico, incluso cuando no es perfecto, es útil en la disposición y clasificación de las
imágenes, ya que la complejidad perceptiva, así como el valor estético, constituyen
valores subjetivos que son determinantes. En diversas decisiones humanas, como el
comportamiento frente a diferentes tipos de objetos, desde obras de arte a páginas
web, diseños publicitarios o productos comerciales.
Nuestra investigación propone un acercamiento a la obtención de una medida
computacional del valor estético de una imagen a través de criterios como el estilo, la
complejidad o la belleza. Para esto se diseñarán y realizarán diferentes experimentos,
con los siguientes objetivos:
- Validación de características objetivas: mediante la identificación de autoría de
obras de arte y la diferenciación entre pinturas y fotografías.
- Validación de la percepción estética del clasificador mediante test
psicológicos.
- Validación de características subjetivas: predicción de la percepción de
complejidad.
En estas tareas se incluye la determinación de un conjunto de métricas óptimo para
medir la complejidad estética, utilizando los métodos de compresión JPEG y fractal, la
ley de Zipf y la dimensión fractal, además de los filtros de detección de bordes Canny y
Sobel sobre un modelo de color HSV. Los resultados obtenidos se comparan con otras
aproximaciones y con las percepciones de humanos.
Los resultados muestran que es posible predecir la complejidad percibida por humanos
a partir de una serie de métricas de la imagen relacionadas con la complejidad y se
demuestra la relevancia de las métricas de estimación de complejidad basadas en el
error de compresión en clasificaciones de estilo y complejidad.
Se pretende dar continuidad al trabajo realizado con el estudio de otras arquitecturas
clasificadoras y con la búsqueda y estudio de nuevas características, así como la mejora
de las actuales, para lograr una mejor solución para los problemas de clasificación y
clasificación de imágenes de acuerdo con criterios estéticos.