概念から判断へ：解釈可能な画像美学評価

要旨: Image aesthetic assessment (IAA) は、人間が知覚する画像の美的品質を予測することを目的とします。近年のIAAモデルは強力な予測性能を達成している一方で、それらの予測を導く要因についてはほとんど洞察を提供しません。ですがユーザーにとって、画像が美しいと見なされる理由を理解することはスコア自体と同様に価値があるため、IAAにおける解釈可能性への関心が高まっています。人間が美を評価する際には、判断を正当化するために自然と高レベルの手掛かりに頼ります。この観察に動機づけられ、私たちは人が理解しやすい美的概念に基づく、解釈可能なIAAフレームワークを提案します。これらの概念を分かりやすい方法で学習し、固有に解釈可能なモデルの基盤を形成するサブスペースを構築します。明示的な概念を超える美的知覚へのニュアンスの影響を捉えるために、単純でありながら効果的な残差予測子を導入します。写真・美術データセットに関する実験は、提案手法が競争力のある予測性能を達成するとともに、透明で人間が理解可能な美的判断を提供することを示しています。