Photo feature 에 대한 부분은 대략 어느 정도 정리가 된 것 같다. 여러 논문들에서 사용되는 것들이 대략 몇 가지 소스에서 나온 것들로 추려질 수 있는 것 같다.

Photo feature 공부를 위한 세 번째 논문은 Sharma and Peng (2023)이다. 음식 사진의 popularity 를 사진의 feature 를 가지고 예측하는 내용이다. 논문의 코드도 제공된다. 사진의 visual aesthetics 관련 feature 들은 아래와 같다.

Photo feature 공부를 위한 두 번째 논문은 Matz et al. (2019)이다. 논문의 코드는 MatLab 으로 제공되기 때문에, Python 으로 제공되는 다른 논문들에 비해 개인적으로 유용성은 약간 떨어지기는 한다. 그래도 대부분의 feature 들이 지난 포스트들에서 살펴봤던 Segalin et al. (2017)과 겹친다. 특히 Content 관련 feature 들을 제외한, color, composition, texture 관련 feature 들은 거의 동일하다. 더구나 content 관련 feature 들도 뭔가 이렇다 할 만한 것은 없다. 그래서 간단히 살펴보기로 한다.

Segalin et al. (2017) 에서 사용된 photo features 중에서, 마지막으로 Texture 관련 feature 들을 살펴보도록 한다. texture 는 보통 ‘질감’으로 번역되는데, 사진의 명암이나 컬러 등이 공간적으로 어떻게 나열 또는 분포되어 있는지에 관한 feature 들이다.

지난 번 포스트에 이어 Segalin et al. (2017) 에서 사용된 photo features 중에서, Composition 관련 feature 들을 살펴보도록 한다. composition 은 우리말로 ‘구성’이나 ‘구도’ 정도에 해당되는데, 사진의 내용이 무엇이냐와는 별도로 사진 속 시각적 요소들이 어떻게 구조화되어 있는지를 나타내주는 feature 들이라고 할 수 있다.