【摘 要】
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计算机视觉与人工智能的飞速发展、数字设备的大量衍生、人们生活水平的逐步提高,催生出大量的数字图像,但是海量的图像之间美感各有差异。通过对图像美学度的有效评价,能够
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计算机视觉与人工智能的飞速发展、数字设备的大量衍生、人们生活水平的逐步提高,催生出大量的数字图像,但是海量的图像之间美感各有差异。通过对图像美学度的有效评价,能够帮助人们从海量的图像中选择合适有效的图像,同时对于编辑行业、家庭用户管理图像等方面具有积极作用。本文基于机器学习方法,从图像美学度的二分类与评分回归两种评价方法出发,提出相应的模型解决方案,使得计算机能够模仿人类的审美方式,对不同类型的图像进行有效的美学评价。对于图像美学度的二分类评价方法,为了解决特征冗余信息较多、有效性较差、泛化能力受限、算法实现复杂的问题,本文提出了一种基于多模型特征与特征优化的多种分类器评价方法。该方法提取了三种不同层次的多类型美学特征,其次将随机森林的特征重要度排序与特征维度的复杂度以及单个特征分类效果相结合,从而进行显著性特征的选择,获得泛化能力较强、稳定性较高、维度较低的最优特征。基于最优特征,采用SVM与随机森林两种分类器实现对图像美学度的二分类评价。实验结果表明该方法对于不同类型的自然场景图像,以及美学度差异不同的相同类型图像,均取得较高的分类准确率,本文的模型方法具有良好的分类效果。对于图像美度学的回归评价方法,为了解决手工特征无法全面捕获图像的不同视觉美感,忽略不同类型图像与特征之间的有效组合,以及对回归器性能的学习优化问题。本文提出了一种基于多角度特征和最优特征与回归器相组合的评价方法。该方法提取了 4种不同视角的美学特征,然后将不同类型图像的高层美学特征进行最优特征组合,其次采用SVR与3种集成学习回归器进行最佳回归器的选择,并对最佳回归器进行分步参数优化,从而实现对不同自然场景图像的回归评价。实验表明该方法提取的4种不同类型特征之间具有良好的互补性,对不同类型的自然图像的预测结果符合人类主观的美学评价,具有良好的美学预测性能。
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