, On ne peut manquer de citer ici " la fin de l'histoire de l'art " annoncée par A. Danto en, pp.1679-1784, 1960.
, obtenus soitàsoità l'aide de modèles théoriques, soit par apprentissage sur un grand nombre d'utilisateurs. Les portraits-types disposent d' " avis " sur tous les produits (souvent binaires : " j'aime " ou " je n'aime pas, Par ailleurs on dispose de statistiques sur l'achat conjointement de tel produit et de tel autre
, Ce sont alors les avis les mieux notés par le portrait-type le plus proche de l'utilisateur des produits les plus fréquemment aquis qui lui sont suggérés, ´ eventuellement filtrésfiltrésà
, Deldjoo 2018] on trouve des travaux qui semblent assez proches du domaine de la photographie d'art. On pourrait espérer tirer profit de l'analyse qu'ils font du signal d'image (choix des contrastes, des couleurs, des cadrages), pour la transposeràtransposerà l'image fixe. Malheureusement cela semble encore difficile car le rôle de l'image est très secondaire pour la recommandation enmatì ere de films. Celle-ci repose beaucoup sur une information sémantique riche dont ne dispose pas la photographie (le script, la production, le casting, 2016.
, Ils nous semblent pouvoir mieux se transposer au domaine de la photographie que ceux concernant le cinéma Dans le domaine de l'art, on estparticulì erement sensiblè a des aspects complémentaires concernant d'une part le style de l'oeuvre, d'autre part le rôle personnel de l'artiste, aspects qui interviennent de la même façon en photographie. Certaines particularités fortes du marché de l'art les distinguent cependant, comme par exemple le fait qu'une oeuvre d'art n'existe souvent qu'` a un exemplaire et qu'il n'est donc pas possible de donner sur elle l'avis de plusieurs acheteurs puisqu'elle dispara??tdispara??t de la vente après le premier achat. Ces travaux sur la recommandation enmatì ere d'art sont cependant encore peu convaincants. Ces travaux, s'appuyant sur les bases de données d'une galerie d'art en ligne, ont confirmé que, comme pour l'´ evaluation de la qualité, Des travaux récents ont pris pour objet la recommandation dans le domaine de l'art et concernent surtout la vente en ligne de peintures, 2017.
, Ainsi on n'est pas surpris que la méta-donnée " nom de l'artiste " prenne une place beaucoup plus importante dans la recommandation finale, Le rôle de ces primitives visuelles demeure cependant très marginal au regard du rôle de certaines primitives symboliques, 2018.
, Il utilise deux modèles concuremment, l'un exploite une cha??necha??ne de Markov personnalisée pour maintenir au cours desreqù etes le profil des préférences de l'utilisateur, l'autre modélise les apparences visuelles des diversélémentsdiverséléments de la scène. Ils créent ainsi un système qu'ils appellent VISTA+. L` a encore ce sont des algorithmes de recherche de connaissances latentes qui sont mis en oeuvre. Elles doivent permettre de définir : la relation d'un observateuràobservateurà une oeuvre, la relation d, 2016.
, des travaux assez spécialisés qui se sont intéressés intéressésà un aspect très particulier de la recommandation, celle qui préside au choix des filtres d'amélioration des photographies sur les réseaux sociaux. Ces filtres qui agissent sur le contraste et la colorisation de l'image sont en petit nombre (une vingtaine que l'on trouve dans les bo??tesàbo??tesbo??tesà outils des réseaux sociaux), la tâche de recommandation est alors raisonnablement complexe, puisqu'elle consistè a proposeràproposerà un utilisateur donné, pour une imageparticulì ere, un ou deux filtres adaptésadaptésà ses goûts et ses images, 2010.
, esthétique et de la photographie, alors même que la photographie vit en ce début du XXI esì ecle un cycle nouveau de son histoire brève mais mouvementée , cycle liéliéà l'´ evolution de la technique de prise de vue et de diffusion ? Constatons tout d'abord que l'image photographique est de plein droit objet de l'esthétique et que nul ne lui dénie aujourd'hui, comme l'a fait P. Bourdieu il y a 50 ans, une place parmi les autres arts : peinture, sculpture, musique, Selon de nombreux critères, la photographie est même devenue l'un des arts les plus dynamiques et les plus respectés, 2008.
, art, la photographie se prête aux techniques modernes d'investigation, d'une part parce qu'elle est aisément archivable et manipulable par l'ordinateur , d'autre part parce qu'elle a trouvé, au sein de la société du numérique, une place qui la rend très facilement accessible en très grandes quantités et une forme directement intégrée aux cha??nescha??nes de traitement de l'information
, esthétique en photographie selon divers registres, espérant pouvoir réunir ces champs dans une même conclusion Ce n'est malheureusement pas le cas car il y a bien peu de passerelles entre ces divers pans de connaissance, o` u chacun se retranche volontiersderrì ere son expertise, Bullot and Reber, 2013]) et c'est en déclinant chacun des registres o` u nous l'avons présentée que l'on peut analyser les progrès des relations entre photographie et esthétique, 2000.
, esthétique est confrontée, depuis 50 ans au moins, au bouleversement de la notion même d'art Ce bouleversement a amenéamenéà l'avantscène des oeuvres o` u la notion d'esthétiqué etait pour le moins secondaire, 1986.
, Pa-ralì element, l'irruption des arts " primitifs " , puis l'ouverture internationale du marché de l'art et son expositionàexpositionà des traditions et des cultures très variées ont alimenté une réflexion sur la contingence de la beauté et sur le poids considérable des cultures dans sa définition, cette intrusion de la culture ne rendant pour autant la notion de beauté plus malléable, 2000.
, Si un petit nombre d'hypothèses ontétéécartéesontétéontétéécartées (comme celles du traitement par les aires dédiées d'un hypothétique cortex hédonique), de grandes incertitudes demeurent sur la sélection des flux montants du cortex visuel, ainsi que sur les relations avec les aires en charge du souvenir, du raisonnement ou de l'´ emotion, ce qui laisse l'interprétation très largement spéculative [Changeux, 2016]. La nécessité de disposer de meilleurs outils d'introspection fonctionnelle (comme par exemple l'IRM de diffusion, S'il nous faut identifier des raisons de ces bloquages dans nos démarches, unélémentunélément semble devoirêtre devoirêtre pointé du doigt que la plupart des auteurs se gardent bien d'aborder, il s'agit de la relation très intime de l'esthétique et de la culture, Niée dans les approches objectivistes, cette relation est immanente dans les approches subjectivistes, mais elle introduit une nouvelle variable, en l'occurrence la culture elle-même dont la nature est au moins aussi complexe et protéiforme que l'esthétique. Si la notion de culture semble détenir de nombreuses clefs pour expliquer l'esthétique, elle appara??tappara??t ellemême terriblement hermétiquè a nos outils actuels d'introspection et semble en l'occurrence remplacer un mystère très grand par un mystère plus grand encore, 1999.
, , 1992.
, The Size of Objects in Natural and Artificial Images, Avances in Imaging & Electron Physics, vol.111, pp.167-242, 1999.
DOI : 10.1016/S1076-5670(08)70218-0
, Jenaesthetics?a public dataset of paintings for aesthetic research, European Conference on Computer Vision, 2013.
, Evaluating the Rule of Thirds in Photographs and Paintings, Art & Perception, vol.392, issue.1-2, pp.163-182, 2014.
DOI : 10.1038/31833
, Essai sur le, 1759.
, Les photographies d'art ont-elles un format compatible avec le nombre d'or ? Student project, 2017.
, Art and Visual Perception : A Psychology of the Creative Eye, 1954.
, The power of the center. A study of composition of the visual arts, 1983.
, New essays on the psychology of art, 1986.
, The distribution of reflectances within the visual environment, Vision Research, vol.47, issue.4, pp.548-554, 2007.
DOI : 10.1016/j.visres.2006.11.015
, Measuring aesthetics impression, 2011.
, Measuring aesthetic impressions, 2018.
, Ideals, central tendency, and frequency of instantiation as determinants of graded structure in categories., Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, vol.11, issue.4, p.629, 1985.
DOI : 10.1037/0278-7393.11.1-4.629
, Aesthetics from classical Greece to the present, 1966.
, Combining esthetic and social value to explain preferences for product styles with the incorporation of personality and ensemble effects Combining esthetic and social value to explain preferences for product styles with the incorporation of personality and ensemble effects, Journal of Social behavior and Personality, vol.6, issue.66, p.243243, 1991.
, Un système de recommandation contextuel et composite pour la visite personnalisée de sites culturels, 2017.
, Einfürung in die informationstheoretischë Asthetik,. Grundlegung und Andwendung in der Texttheorie, 1969.
, Novelty, complexity, and hedonic value, Perception & Psychophysics, vol.10, issue.5, pp.279-290, 1970.
DOI : 10.3758/BF03331550
, Aesthetics and Psychobiology, 1971.
, Neuroscience of affect: brain mechanisms of pleasure and displeasure, Current Opinion in Neurobiology, vol.23, issue.3, pp.294-303, 2013.
DOI : 10.1016/j.conb.2013.01.017
, Aesthetic Measure, 1933.
DOI : 10.4159/harvard.9780674734470
, The Aesthetic Pleasure in Design Scale: The development of a scale to measure aesthetic pleasure for designed artifacts., Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, vol.11, issue.1, pp.86-97, 2017.
DOI : 10.1037/aca0000098
, The Painter's Secret Geometry : A Study of Composition in Art, 2014.
, Les neurones enchantés, 2014.
, Un art moyen : essai sur les usages sociaux de la photographie, 1965.
, Local Contrast in Natural Images: Normalisation and Coding Efficiency, Perception, vol.504, issue.4, pp.1041-1055, 2000.
DOI : 10.1016/0042-6989(93)90163-Q
, Une lecture de la " beauté réelle " d'Eddy Zemach. Marges : revue d'art contemporain, pp.112-119, 2007.
, The Arts are more than Aesthetics : Neuroaesthetics as narrow aesthetics, Neuroaesthetics, pp.43-57, 2009.
, Naturalizing aesthetics: Brain areas for aesthetic appraisal across sensory modalities, NeuroImage, vol.58, issue.1, pp.250-258, 2011.
DOI : 10.1016/j.neuroimage.2011.06.012
, Abstract, Behavioral and Brain Sciences, vol.3, issue.02, pp.123-180, 2013.
DOI : 10.1017/CBO9780511613517
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/ijn_00000541
, , 2011.
, The neural foundations of aesthetic appreciation, Progress in Neurobiology, vol.94, pp.39-48
, Seven Challenges in Image Quality Assessment: Past, Present, and Future Research, ISRN Signal Processing, vol.102, issue.3, pp.1-53, 2013.
DOI : 10.1007/s11554-010-0170-9
URL : http://downloads.hindawi.com/archive/2013/905685.pdf
, Du vrai, du beau, du bien : une nouvelle approche neuronale, 2008.
, La beauté dans le cerveau, 2016.
, Machine learning to design full-reference image quality assessment algorithm, Signal Processing : Image Communications, pp.27-3209, 2012.
DOI : 10.1016/j.image.2012.01.002
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00813007
, Prospects for a cognitive neuroscience of visual aesthetics, Bulletin of Psychology and the Arts, vol.4, issue.2, pp.55-60, 2003.
, Neuroscience of aesthetics, Annals of the New York Academy of Sciences, vol.7, issue.Suppl. 2, pp.172-194, 2016.
DOI : 10.1186/1744-859X-7-9
, Des couleurs et leurs applications aux arts industrielsàindustrielsà l'aide des cercles chromatiques, Baillì eres et Fils, 1864.
, Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification, 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), p.5, 2005.
DOI : 10.1109/CVPR.2005.202
, The photograph as contemporary art, 2009.
, Les supports de la géométrie interne des peintres, 2017.
, Viewing artworks: Contributions of cognitive control and perceptual facilitation to aesthetic experience, Brain and Cognition, vol.70, issue.1, pp.84-91, 2009.
DOI : 10.1016/j.bandc.2009.01.003
, Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), pp.886-893, 2005.
DOI : 10.1109/CVPR.2005.177
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00548512
, Descartes' error : emotion, reason and the human brain, 1994.
, The artworld. The journal of philosophy, pp.61571-584, 1964.
, Beyond the Brillo Box : The Visual Arts in Post-Historical Perspective, 1992.
, After the End of Art : Contemporary Art and the Pale of History, 2014.
, Studying Aesthetics in Photographic Images Using a Computational Approach, Computer Vision, pp.288-301, 2006.
DOI : 10.1007/11744078_23
, Algorithmic inferencing of aesthetics and emotion in natural images: An exposition, 2008 15th IEEE International Conference on Image Processing, pp.105-108, 2008.
DOI : 10.1109/ICIP.2008.4711702
, ACQUINE, Proceedings of the international conference on Multimedia information retrieval, MIR '10, p.10, 2010.
DOI : 10.1145/1743384.1743457
, 1715-1724) Traité du beau, o` u l'on montre en quoi consiste ce que l'on nomme ainsi, par des exemples tirés de la plupart des arts et des sciences, 1724.
, La beauté mise en formules, Pour la Science, vol.455, pp.78-83, 2015.
, MMTF-14K, Proceedings of the 9th ACM Multimedia Systems Conference on , MMSys '18, pp.450-455, 2018.
DOI : 10.1145/2600428.2609599
, Content-Based Video Recommendation System Based on Stylistic Visual Features, Journal on Data Semantics, vol.15, issue.1, pp.99-113, 2016.
DOI : 10.1145/2594473.2594475
, Aesthetic-driven image enhancement by adversarial learning. arXiv preprint, 2017.
, Image Aesthetic Assessment: An experimental survey, IEEE Signal Processing Magazine, vol.34, issue.4, pp.80-106, 2017.
DOI : 10.1109/MSP.2017.2696576
, La pertinence et ses origines cognitives. Hermès-Sciences, 2008.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00607632
, Algorithmic Simplicity and Relevance, Algorithmic probability and friends, pp.119-130, 2013.
DOI : 10.1007/978-3-642-44958-1_9
, A COMPARISON OF TESTS OF ARTISTIC APPRECIATION.1, British Journal of Educational Psychology, vol.8, issue.1, pp.29-49, 1937.
DOI : 10.1111/j.2044-8279.1938.tb03181.x
, High level describable attributes for predicting aesthetics and interestingness, CVPR 2011, pp.1657-1664, 2011.
DOI : 10.1109/CVPR.2011.5995467
, Specificity of Esthetic Experience for Artworks: An fMRI Study, Frontiers in Human Neuroscience, vol.5, issue.139, pp.1-14, 2011.
DOI : 10.3389/fnhum.2011.00139
, The Golden Beauty: Brain Response to Classical and Renaissance Sculptures, PLoS ONE, vol.158, issue.11, p.1201, 2007.
DOI : 10.1371/journal.pone.0001201.s002
, Neuroaesthetics : a review, Current Opinion in Neurobiology, vol.19, pp.682-687, 2009.
, Correspondance littéraire. Furne, Paris Comparing neural and attractiveness-based visual features for artwork recommendation, Proceedings of the 2nd ACM Workshop on Deep Learning for Recommender Systems, pp.55-59, 1769.
, Phénoménologie de l'expérience esthétique. Presses Universitaires de France Que faire de l'imagerie cérébrale ? -Territoires anciens et nouveaux d'une technologie, Comptes Rendus Biologie, pp.8-9607, 1967.
, Exploring the Semantic Gap for Movie Recommendations, Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems , RecSys '17, pp.326-330, 2017.
DOI : 10.1109/ICTAI.2009.46
, An MRI-based stereotactic atlas from 250 young normal subjects, Journ of Soc. Neurosci, vol.18, p.412, 1992.
, The general factor in aesthetic judgements, pp.94-102, 1939.
, Zur Experimentalen Aesthetik Uncomfortable images in art and nature, Perception, issue.7, pp.371098-1113, 1871.
, Motion, emotion and empathy in esthetic experience, Trends in Cognitive Sciences, vol.11, issue.5, pp.197-203, 2007.
DOI : 10.1016/j.tics.2007.02.003
, Why photography matters as art as never before Conceptual Spaces, the Geometry of Thought, 2000.
, La relation esthétique Le nombre d'or Art and Illusion : a study in the psychology of pictorial representations, Seuil, Paris, 1931.
, Concerning 'the science of art' : Commentary on ramachandran and hirstein, Journal of consciousness studies, vol.7, issue.89, pp.17-17, 2000.
, Langages de l'art Modeling occlusion and scaling in natural images, SIAM Journal of Multiscale Modeling and Simulation, vol.6, issue.1, pp.105-134, 1990.
, , 2013.
, The interestingness of images, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp.1633-1640
, Photography: The Abundant Art, Photography and Culture, vol.1, issue.1, pp.39-58, 2016.
DOI : 10.1215/08992363-14-1-49
, : Correlations With Statistical Image Properties in Western Oil Paintings, i-Perception, vol.4, issue.3, 2017.
DOI : 10.1016/j.cag.2009.04.003
URL : https://doi.org/10.1177/2041669517715474
, Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.37, issue.9, pp.1904-1907, 2015.
DOI : 10.1109/TPAMI.2015.2389824
URL : http://arxiv.org/pdf/1406.4729
, Vista, Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems, RecSys '16, pp.309-316, 2016.
DOI : 10.1145/2661829.2661998
, , pp.1835-1838
, IntroductionàIntroductionà une esthétique scientifique Revue contemporaine, Paris Eléments d'une théorie générale de la dynamogénie, autrement dit, du contraste, du rythme et de la mesure avec applications spéciales aux sensations visuelles et auditives Physiologie générale des sensations et esthétique Quelques aperçus sur l'Esthétique des formes, Notices sur les travaux scientifiques de M. Charles Henry. Imprimerie des sciences mathématiques et physiques, Via Lombardia, pp.1-71, 1885.
, Multigap: Multi-pooled inception network with text augmentation for aesthetic prediction of photographs, 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp.1722-1726, 2017.
DOI : 10.1109/ICIP.2017.8296576
, Deep Metric Learning Using Triplet Network, Lectures Notes in Computer Sciences N 9370, 2015.
DOI : 10.1145/1553374.1553469
URL : http://arxiv.org/pdf/1412.6622
, Unified Photo Enhancement by Discovering Aesthetic Communities From Flickr, IEEE Transactions on Image Processing, vol.25, issue.3, pp.251124-1135, 2016.
DOI : 10.1109/TIP.2016.2514499
, Mobilenets : Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications, 2017.
, Comparaison of objective measures for predicting perceptual balance and visual aesthetic preferences Designer's approach for scene selection in tests of preference and restoration along a continuum of natural to manmade environments, Frontiers in Psychology, vol.7, issue.6, p.12281228, 2015.
, Biological components of sex differences in color preference, Current Biology, vol.17, issue.16, pp.623-625, 2007.
DOI : 10.1016/j.cub.2007.06.022
, Understanding colour perception and preference, Colour design, theories and applications, pp.129-158, 2012.
, Image Feature Types and Their Predictions of Aesthetic Preference and Naturalness, Frontiers in Psychology, vol.29, pp.632-648, 2017.
DOI : 10.1523/JNEUROSCI.0559-09.2009
URL : https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.00632/pdf
, Esthétique et ontologie de l'oeuvre d'art. Choix de textes 1937- 1969, J. Vrin, 2011.
, Toward A Brain-Based Theory of Beauty, PLoS ONE, vol.30, issue.7, 2011.
DOI : 10.1371/journal.pone.0021852.s001
, What makes an image memorable, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.145-152, 2011.
, The art of color, 1973.
, Brain correlates of aesthetic judgment of beauty, NeuroImage, vol.29, issue.1, pp.276-285, 2006.
DOI : 10.1016/j.neuroimage.2005.07.010
, Image aesthetic predictors based on weighted CNNs, ICIP, Int. Conf. on Image Processing 2016, pp.2291-2295, 2016.
, OpinionMiner : a novel machine learning system for web opinion mining and extraction, Proc ACM SIGKDD, KDD'09, pp.1195-1204, 2009.
, Deep image aesthetics classification using inception modules and fine-tuning connected layer, 8th IEEE International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (WCSP), pp.1-6, 2016.
, Les mathématiques : le langage de la beauté, Maths Langages express, pp.93-98, 2017.
, La grande image n'a pas de forme, 2003.
, Filling the gaps: Reducing the complexity of networks for multi-attribute image aesthetic prediction, 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp.3051-3055, 2017.
DOI : 10.1109/ICIP.2017.8296843
, Critique de la faculté de juger, 1985.
, Deep Aesthetic Quality Assessment With Semantic Information, IEEE Transactions on Image Processing, vol.26, issue.3, pp.1482-1495, 2017.
DOI : 10.1109/TIP.2017.2651399
, Hierarchical aesthetic quality assessment using deep convolutional neural networks, Signal Processing : Image Communication, p.500510, 2016.
DOI : 10.1016/j.image.2016.05.004
, Rated preference and complexity for natural and urban visual material, Perception & Psychophysics, vol.25, issue.4, pp.354-356, 1972.
DOI : 10.1037/h0029448
, Is the preference of natural versus man-made scenes driven by bottom???up processing of the visual features of nature?, Frontiers in Psychology, vol.6, pp.471-484, 2017.
DOI : 10.3389/fpsyg.2015.00471
, Neural Correlates of Beauty, Journal of Neurophysiology, vol.91, issue.4, pp.1699-1705, 2004.
DOI : 10.1523/JNEUROSCI.11-03-00641.1991
, The design of high-level features for photo quality assessment, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06), pp.419-426, 2006.
, The Science of Art, Optical themes in western art from Brunelleschi to Seurat, 1990.
, Subjectivity in Aesthetic Quality Assessment of Digital Photographs, Proceedings of the 23rd ACM international conference on Multimedia, MM '15, pp.983-986, 2015.
DOI : 10.1007/s12210-012-0177-1
, 1/f2 Characteristics and Isotropy in the Fourier Power Spectra of Visual Art, Cartoons, Comics, Mangas, and Different Categories of Photographs, PLoS ONE, vol.24, issue.46, 2010.
DOI : 10.1371/journal.pone.0012268.s005
, Photo Aesthetics Ranking Network with Attributes and Content Adaptation, ECCV European Conference on Computer Vision, pp.662-679, 2016.
DOI : 10.1109/CVPR.2011.5995439
, Towards the use of aesthetics in decision making : Kolmogorov complexity formalizes Birkhoff's idea, Digitalcom- mons@UTEP, 1998.
, The nature-disorder paradox: A perceptual study on how nature is disorderly yet aesthetically preferred., Journal of Experimental Psychology: General, vol.146, issue.8, pp.1126-1451126, 2017.
DOI : 10.1037/xge0000321
, The human orbitofrontal cortex: linking reward to hedonic experience, Nature Reviews Neuroscience, vol.8, issue.9, pp.691-702, 2005.
DOI : 10.1073/pnas.0402680101
, ImageNet classification with deep convolutional neural networks, Advances in neural information processing systems, pp.1097-1105, 2012.
DOI : 10.1162/neco.2009.10-08-881
, The neural correlates of subjective pleasantness, NeuroImage, vol.61, issue.1, pp.289-294, 2012.
DOI : 10.1016/j.neuroimage.2012.02.065
, Art for reward's sake: Visual art recruits the ventral striatum, NeuroImage, vol.55, issue.1, pp.420-433, 2011.
DOI : 10.1016/j.neuroimage.2010.11.027
, The emotions., 1922.
DOI : 10.1037/10735-002
, Form and function in retinal processing, Trends in Neurosciences, vol.10, issue.11, pp.478-483, 1987.
DOI : 10.1016/0166-2236(87)90104-4
, Le cerveau de cristal, 2012.
, A model of aesthetic appreciation and aesthetic judgments, British Journal of Psychology, vol.95, issue.4, pp.489-508, 2004.
DOI : 10.1348/0007126042369811
, Entitling art: Influence of title information on understanding and appreciation of paintings, Acta Psychologica, vol.121, issue.2, pp.176-198, 2006.
DOI : 10.1016/j.actpsy.2005.08.005
, A new model for color preference : Universality and individuality, Color and Imaging Conference, pp.8-11, 2007.
, ¨ Asthetik : Psychologie des Schönen und der Kunst, 1903.
, Optimizing Photo Composition, Computer Graphics Forum, vol.27, issue.5, 2010.
DOI : 10.1145/1409060.1409071
, Vision and Art : the biology of Seeing, 2002.
, The golden ratio : the story of Phi, the world's most astonishing number, 2008.
, Assessment of photo aesthetics with efficiency, IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp.2186-2189, 2012.
, Intelligent photographing interface with ondevice aesthetic quality assessment, ACCV 2012 Workshop, volume LNCS 7729, pp.533-544, 2013.
, Discovering Harmony: A Hierarchical Colour Harmony Model for Aesthetics Assessment, Asian Conference on Computer Vision, pp.452-467, 2014.
DOI : 10.1007/978-3-319-16811-1_30
, Towards aesthetics of image: A Bayesian framework for color harmony modeling, Signal Processing : Image Communication, pp.487-498, 2015.
DOI : 10.1016/j.image.2015.04.003
, An EL-LDA based general color harmony model for photo aesthetics assessment, Signal Processing, vol.120, pp.731-745, 2016.
DOI : 10.1016/j.sigpro.2014.12.008
, RAPID, Proceedings of the ACM International Conference on Multimedia, MM '14, pp.457-466, 2014.
DOI : 10.1109/TKDE.2009.191
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/in2p3-00723319
, Rating Image Aesthetics Using Deep Learning, IEEE Transactions on Multimedia, vol.17, issue.11, pp.172921-2034, 2014.
DOI : 10.1109/TMM.2015.2477040
, Deep Multi-patch Aggregation Network for Image Style, Aesthetics, and Quality Estimation, 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp.990-998, 2015.
DOI : 10.1109/ICCV.2015.119
, Photo and video quality evaluation : Focusing on the subject, LNCS, vol.5304, pp.386-399, 2008.
, A-Lamp: Adaptive Layout-Aware Multi-patch Deep Convolutional Neural Network for Photo Aesthetic Assessment, 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
DOI : 10.1109/CVPR.2017.84
, Computing Aesthetics, Brazilian symposium on Artificial Intelligence, pp.219-228, 1998.
DOI : 10.1007/10692710_23
, Affective image classification using featuresinspired by psychology and art theory, MM'10, ACM Conference, pp.83-92, 2010.
, Rule of Thirds Detection from Photograph, 2011 IEEE International Symposium on Multimedia, pp.91-96, 2011.
DOI : 10.1109/ISM.2011.23
, Composition-Preserving Deep Photo Aesthetics Assessment, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.497-506, 2016.
DOI : 10.1109/CVPR.2016.60
, Du photon au pixel : l'appareil photographique numérique, ISTE Editions, 2015.
, Entre rationalisme et subjectivisme : l'esthétique de jean-pierre de crousaz, pp.7-21, 2004.
, Assessing the aesthetic quality of photographs using generic image descriptors, 2011 International Conference on Computer Vision, pp.1784-1791, 2011.
DOI : 10.1109/ICCV.2011.6126444
, Learning beautiful (and ugly) attributes, BMVC, pp.1-11, 2013.
, Misconceptions about the Golden Ratio, The College Mathematics Journal, vol.24, issue.1, pp.2-19, 1992.
DOI : 10.3758/BF03202979
, , 1985.
, British J. of Psychology, vol.76, pp.311-324
, The Aesthetics of Colour, Perception, vol.50, issue.6, pp.651-666, 1981.
DOI : 10.2307/1415705
, Arnheim's Gestalt theory of visual balance: Examining the compositional structure of art photographs and abstract images, i-Perception, vol.2, issue.6, pp.615-647, 2011.
DOI : 10.1068/i0445aap
, Individual differences in stimulus screening and arousability, Journal of Personality, vol.6, issue.2, pp.237-250, 1977.
DOI : 10.1002/cne.920180503
, Phénoménologie de la perception, 1945.
DOI : 10.14375/NP.9782070293377
, Exploring content-based artwork recommendation with metadata and visual features. arXiv preprint, 2017.
, , 2018.
, Content-based artwork recommendation : integrating painting metadata with neural and manuallyengineered visual features. User Modeling and User-Adapted Interaction, pp.1-40
, Making a ???Completely Blind??? Image Quality Analyzer, IEEE Signal Processing Letters, vol.20, issue.3, pp.209-212, 2013.
DOI : 10.1109/LSP.2012.2227726
, Théorie de l'information et perception esthétique Revue Philosophique de la France et de l'Etranger et Flammarion, pp.233-242, 1957.
, Experimental Aesthetics or the Science of Art, Leonardo, vol.7, issue.1, pp.23-26, 1974.
DOI : 10.2307/1572732
, Mouvement des yeux et l'hypothèse des explorationsépistémiquesexplorationsépistémiques et diversives, Journal National, 1977.
, Towards Science in Art Advances in intrinsic motivation and aesthetics, pp.385-413, 1981.
, A Science of Vision for Visual Art, Leonardo, vol.30, issue.3, pp.225-232, 1997.
DOI : 10.2307/1576454
, Aesthetic Measure Applied to Color Harmony*, Journal of the Optical Society of America, vol.34, issue.4, pp.234-242, 1944.
DOI : 10.1364/JOSA.34.000234
, Area in Color Harmony*, Journal of the Optical Society of America, vol.34, issue.2, pp.93-103, 1944.
DOI : 10.1364/JOSA.34.000093
, Geometric Formulation of Classical Color Harmony*, Journal of the Optical Society of America, vol.34, issue.1, pp.46-63, 1944.
DOI : 10.1364/JOSA.34.000046
, Blind Image Quality Assessment: From Natural Scene Statistics to Perceptual Quality, IEEE Transactions on Image Processing, vol.20, issue.12, pp.3350-3364, 2011.
DOI : 10.1109/TIP.2011.2147325
, Sur l'esthétique, 2016.
, Facets of visual aesthetics, International journal of human-computer studies, issue.10, pp.66689-709, 2010.
, Image statistics and the perception of surface qualities, Nature, vol.41, issue.7141, pp.206-209, 2007.
DOI : 10.1007/s11263-005-4633-6
, A deep architecture for unified aesthetic prediction. arXiv preprint, 2017.
, AVA: A large-scale database for aesthetic visual analysis, 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.2408-2415, 2012.
DOI : 10.1109/CVPR.2012.6247954
, Methods and systems for ranking images using semantic and aesthetic models, 2013.
, Le nombre d'or, radiographie d'un mythe, 1995.
, The role of formal art training on perception and aesthetic judgement of art compositions, pp.219-227, 1993.
, The role of image composition in image aesthetics, 2010 IEEE International Conference on Image Processing, pp.3185-3188, 2010.
DOI : 10.1109/ICIP.2010.5654231
, Colour harmony revisited, Color Research & Application, vol.110, issue.4, pp.267-273, 2010.
DOI : 10.1364/JOSA.34.000234
, A study of colour emotion and colour preference. Part I: Colour emotions for single colours, Color Research & Application, vol.34, issue.3, pp.232-240, 2004.
DOI : 10.1037/h0070288
, An ecological valence theory of human color preference, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol.6, issue.10, pp.1078877-8882, 2010.
DOI : 10.1002/col.5080060303
URL : http://www.pnas.org/content/107/19/8877.full.pdf
, Meaning in the visual arts, 1983.
, Personalized Image Aesthetic Quality Assessment by Joint Regression and Ranking, 2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), pp.1206-1214, 2017.
DOI : 10.1109/WACV.2017.139
, Neuroaesthetics, Perspectives on Psychological Science, vol.31, issue.2, pp.265-279, 2016.
DOI : 10.1093/brain/121.9.1669
, Glove: Global Vectors for Word Representation, Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp.1532-1543, 2014.
DOI : 10.3115/v1/D14-1162
URL : https://doi.org/10.3115/v1/d14-1162
, Platon, 2011.
, Le réalisme esthétique, 2006.
DOI : 10.3917/puf.pouiv.2006.01
, Goodman et la reconception de l'esth??tique, Rue Descartes, vol.80, issue.1, pp.4-19, 2014.
DOI : 10.3917/rdes.080.0004
, Sharpening up 'the science of art', Journal of Consciousness Studies, vol.8, issue.1, pp.9-30, 2001.
, Revenge rating and tweak critique at photo.net. personal website, 2013.
, Processing Fluency and Aesthetic Pleasure: Is Beauty in the Perceiver's Processing Experience?, Personality and Social Psychology Review, vol.21, issue.4, pp.364-382, 2004.
DOI : 10.1038/383029a0
, Bidging the aesthetics gap : The wild beauty of web imaginary, ACM, editor, ICMR'17 conference, pp.242-250, 2017.
, Information aesthetic measures, IEEE Computer Graphics and Applications, vol.2, pp.24-34, 2008.
, Art, Aesthetics and the brain, chapter 5 -The moving eye of the beholder : Eye tracking and the perception of paintings, pp.79-108, 2015.
, A circumplex model of affect., Journal of Personality and Social Psychology, vol.39, issue.6, pp.1161-1178, 1980.
DOI : 10.1037/h0077714
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01086372
, Ranking and classifying attractiveness of photos in folksonomies, Proceedings of the 18th international conference on World wide web, WWW '09, pp.771-780, 2009.
DOI : 10.1145/1526709.1526813
, Leveraging user comments for aesthetic aware image search reranking, Proceedings of the 21st international conference on World Wide Web, pp.439-448, 2012.
, An image is worth more than thousand favourites : surfacing the hidden beauty of Flickr pictures, 2015.
, Aesthetic response to colour combinations : preference, harmony and similarity. Attention Perceptual Psychophysics, pp.551-571, 2011.
, Low-complexity art. Leonardo, Journal of the International Society for the Arts, Sciences, and Technology, pp.97-103, 1997.
, Simple algorithmic principles of discovery, subjective beauty, selective attention, curiosity and creativity, 2007.
, Will people like your image ?, 2016.
, Structural Content in Paintings: Artists Overregularize Oriented Content of Paintings Relative to the Typical Natural Scene Bias, Perception, vol.9, issue.6, pp.1311-1332, 2013.
DOI : 10.1016/j.cub.2009.10.018
, Image aesthetics depends on context, 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp.3788-3792, 2015.
DOI : 10.1109/ICIP.2015.7351513
, Neuroaesthetic problems : a framework for neuroaesthetic research, Neuroaesthetic, pp.9-36, 2009.
, Color-person-environment relationships, Color Research & Application, vol.54, issue.4, pp.312-319, 2008.
DOI : 10.1002/col.20424
, Cognition and the visual Arts, 1996.
, Relevance theory, The Handbook of Pragmatics, pp.607-632, 2004.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/ijn_00000101
, Visual aesthetic analysis using deep neural network : model and techniques to increase accuracy without transfer learning. arXiv preprint, 2018.
, Preference-Aware View Recommendation System for Scenic Photos Based on Bag-of-Aesthetics-Preserving Features, IEEE Transactions on Multimedia, vol.14, issue.3, pp.833-843, 2012.
DOI : 10.1109/TMM.2012.2186123
, Photo Filter Recommendation by Category-Aware Aesthetic Learning, IEEE Transactions on Multimedia, vol.19, issue.8, pp.1870-1880, 2017.
DOI : 10.1109/TMM.2017.2688929
, Context matters: Investigating the impact of contextual information on aesthetic appreciation of paintings by Max Ernst and Pablo Picasso., Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, vol.7, issue.3, pp.285-296, 2013.
DOI : 10.1037/a0030965
, Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015.
DOI : 10.1109/CVPR.2016.308
, Co-planar stereotaxic atlas of the human brain :3-dimensional proportional system-An approach to cerebral imaging, 1988.
, NIMA : Neural image assessment. arXiv : 1709.0541v1. [Tatarkiewicz History of aesthetics Color preferences are not universal, Journal of experimental psychology, vol.142, issue.4, pp.1015-1027, 1970.
DOI : 10.1109/tip.2018.2831899
URL : https://doi.org/10.1109/tip.2018.2831899
, Enhancing aesthetic appreciation by priming canvases with actions that match the artist's painting style, Frontiers in Human Neuroscience, vol.15, issue.311, p.391, 2014.
DOI : 10.1097/00001756-200404090-00032
URL : https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnhum.2014.00391/pdf
, The framing of decisions and the psychology of choice, Science, vol.211, pp.451-458, 1981.
, Behavior and the natural environment, chapter 3 -Aesthetic and affective response to natural environment Precis of the new phrenology : the limits of localizing processes in the brain, Brain and Mind, vol.3, pp.85-125221, 1983.
, Neural correlates of viewing paintings: Evidence from a quantitative meta-analysis of functional magnetic resonance imaging data, Brain and Cognition, vol.87, pp.52-56, 2014.
DOI : 10.1016/j.bandc.2014.03.004
, The Influence of Unity and Prototypicality on Aesthetic Responses to New Product Designs, Journal of Consumer Research, vol.24, issue.4, pp.374-394, 1998.
DOI : 10.1086/209516
, La neuroesthétique, esthétique scientiste. Revue d'histoire des sciences humaines, pp.239-264, 2011.
, Neuroaesthetics : Getting rid of art and beauty Colorimétrie et physiologie : la spécification LMS Show and tell : A neural image caption generator, Couleur numérique : acquisition, perception, codage et rendu, chapter 1 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.19-40, 2012.
, Orbitofrontal Cortex and Its Contribution to Decision-Making, Annual Review of Neuroscience, vol.30, issue.1, pp.31-56, 2007.
DOI : 10.1146/annurev.neuro.30.051606.094334
, A System of Image Aesthetic Classification and Evaluation Using Cloud Computing, Chinese Conference on Pattern Recognition. CCPR 2014, pp.183-195, 2014.
DOI : 10.1007/978-3-662-45646-0_19
, Neural aesthetic image reviewer. arXiv preprint, 2018.
, Brain-inspired deep network for image aesthetic assesment, 2016.
, Le chef d'oeuvre : un fait culturel, pp.25-46, 2000.
, est-ce qu'un Chef d'oeuvre ? Gallimard (Paris)
, Unterzuchungen zur Lehre von der Gestalt -i -prinzipelle Bemerkungen, Psychologische Forschung, pp.47-58, 1922.
DOI : 10.1007/bf00410640
, Unterzuchungen zur Lehre von der Gestalt -ii -laws of organization in perceptual forms, Psychologische Forschung, pp.301-350, 1923.
DOI : 10.1007/bf00410640
, Laws of of organization in perceptual forms A source book of Gestalt psychology, 1938.
, The effects of categorization and prototypicality on aesthetic choice in a furniture selection task, British Journal of Psychology, vol.70, issue.1, pp.65-75, 1979.
DOI : 10.1111/j.2044-8295.1979.tb02144.x
, BAM! The Behance Artistic Media Dataset for Recognition Beyond Photography, 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.
DOI : 10.1109/ICCV.2017.136
URL : http://arxiv.org/pdf/1704.08614
, , p.4
, OSCAR: On-Site Composition and Aesthetics Feedback Through Exemplars for Photographers, International Journal of Computer Vision, vol.23, issue.9, pp.96353-383, 2012.
DOI : 10.1109/34.955109
, Eye movements and vision, 1967.
DOI : 10.1007/978-1-4899-5379-7
, Inner vision : An exploration of art and the brain, 1999.
, Aesthetic properties, aesthetic laws and aesthetic principles. The journal of aesthetics and art criticism, p.239251, 1987.
, La beauté réelle : une défense du réalisme esthétique. Presses Universitaires de Rennes ; collection " Aesthetica, 2005.
, Unconstrained Salient Object Detection via Proposal Subset Optimization, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.5733-5742, 2016.
DOI : 10.1109/CVPR.2016.618
, , p.46
, , p.10
, 36 VGG, p.107
, , p.41
, , p.32
,