发明名称 |
基于多任务深度学的自然图像美感质量评估方法 |
摘要 |
本发明公开了一种基于多任务深度学的自然图像美感质量评估方法。其中,该方法包括步骤1:对所述自然图像进行基于多任务深度学的美感和语义特征的自动学;步骤2:针对自动学的结果,进行基于多任务深度学的美感分类和语义识别,从而实现对自然图像的美感质量评估。本发明利用语义信息来辅助美感特征的表达学,从而更加有效地进行美感质量评估,并且设计多种多任务深度学网络结构来有效地利用美感和语义信息来获得高准确率的图像美感分类。本发明能应用于涉及图像美感质量评估的众多领域,包括图像检索、摄影学及相册管理等。 |
申请公布号 |
CN105894025A |
申请公布日期 |
2016.08.24 |
申请号 |
CN201610195565.9 |
申请日期 |
2016.03.30 |
申请人 |
中国科学院自动化研究所 |
发明人 |
黄凯奇;谭铁牛;赫然;考月英 |
分类号 |
G06K9/62(2006.01)I |
主分类号 |
G06K9/62(2006.01)I |
代理机构 |
北京博维知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11486 |
代理人 |
方振昌 |
主权项 |
一种基于多任务深度学习的自然图像美感质量评估方法,其特征在于,所述方法包括:步骤1:对所述自然图像进行基于多任务深度学习的美感和语义特征的自动学习;步骤2:针对自动学习的结果,进行基于多任务深度学习的美感分类和语义识别,从而实现对所述自然图像的美感质量评估。 |
地址 |
100080 北京市海淀区中关村东路95号 |