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分析物件、場景、美學推薦照片濾鏡
(2018) 陳奕寧; Chen, Yi-Ning
本論文旨在幫助社群媒體使用者節省大量的時間在選擇照片的濾鏡。由於濾鏡數量的增加，以及手機板面上的限制，要如何快速地選出適合的濾鏡成為一個問題。我們觀察社群媒體上的照片發現，特定的物件與場景會偏好特定的濾鏡，因此希望藉由照片的內容來推薦適合的濾鏡。在本研究中，我們從社群媒體Instagram上蒐集了大量套過濾鏡的照片作為訓練資料，藉由深度學習的技術，分析照片中出現的物件、所在的場景以及美學相關的屬性，建置出推薦照片濾鏡的類神經網路模型。我們在濾鏡推薦的資料集FACD上達到了Top-1 51.87%的準確度，以及從Instagram建立濾鏡資料集，可以讓後續相關的研究使用。