图像美感评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及计算机视觉与图像识别技术领域，具体提供一种图像美感评估方法及装置，旨在解决美感定量评估方法效率低的技术问题。为此目的，本发明专利技术提供的图像美感评估方法包括：依据预设的约束条件，以及模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数，计算模型辅助参数；依据模型辅助参数，调整模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数；依据调整后的模型参数重新计算所述模型辅助参数，直至模型辅助参数满足预设的迭代条件。同时，本发明专利技术提供的图像美感评估装置可以执行上述方法的各步骤。本发明专利技术的技术方案，可以显著提高美感定量评估方法的评估效率和准确性。

Image aesthetic evaluation method and device

The invention relates to the field of computer vision and image recognition technology, and specifically provides an image aesthetic evaluation method and device, aiming at solving the technical problems of low efficiency of aesthetic quantitative evaluation method. For this purpose, including image aesthetic evaluation method provided by the invention is: Based on the constraints of presupposition, and model training after aesthetic classification and aesthetic score regression model of model parameters, calculation model of auxiliary parameters; on the basis of the model parameters, model parameter adjustment model after training aesthetic classification and aesthetic score regression model on the basis of the model; the adjusted parameters to calculate the auxiliary parameter model, and model parameters to meet the preset conditions aided iterative. At the same time, the image aesthetic evaluation device provided by the present invention can perform the steps of the above method. The technical scheme of the present invention can significantly improve the evaluation efficiency and accuracy of the aesthetic evaluation method.

【技术实现步骤摘要】
图像美感评估方法及装置
本专利技术涉及计算机视觉与图像识别
，具体涉及一种图像美感评估方法及装置。
技术介绍
随着数字图像的创作和获取越来越方便，数字图像的数量呈现爆炸式增长，每天网络上被分享的图像不计其数，而图像数量的剧增使得图像管理工作变得耗时而繁重。人们往往倾向于获取和保存高质量的图片。在图像检索、图像设计、艺术作品风格分析、人机交互等任务中，都离不开图像的美感评估问题。目前，图像美感评估方法主要包括美感定性评估方法和美感定量评估方法。美感定性评估方法指的是根据图像质量划分为高质量图像和低质量图像，准确度较低。美感定量评估方法指的是使用精细的分数评估图像的质量，但是这种方法需要摄影、美学方面的技术人员对大量图像进行长时间标注，效率较低。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决美感定量评估方法效率低的技术问题，本专利技术提供了一种图像美感评估方法及装置。在第一方面，本专利技术中图像美感评估方法包括：对预设的美感等级分类模型和预设的美感分数回归模型进行模型训练；依据预设的约束条件，以及所述模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数，计算模型辅助参数；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像美感评估方法，其特征在于，所述方法包括：对预设的美感等级分类模型和预设的美感分数回归模型进行模型训练；依据预设的约束条件，以及所述模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数，计算模型辅助参数；依据所述模型辅助参数，调整所述模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数；依据所述调整后的模型参数重新计算所述模型辅助参数，直至所述模型辅助参数满足预设的迭代条件。

【技术特征摘要】
1.一种图像美感评估方法，其特征在于，所述方法包括：对预设的美感等级分类模型和预设的美感分数回归模型进行模型训练；依据预设的约束条件，以及所述模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数，计算模型辅助参数；依据所述模型辅助参数，调整所述模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数；依据所述调整后的模型参数重新计算所述模型辅助参数，直至所述模型辅助参数满足预设的迭代条件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型训练后的美感等级分类模型fs(x)如下式所示：fs(x)＝sgn(wsTx+bs)其中，所述ws和bs均为美感等级分类模型的模型参数，所述T为转置符号；所述sgn(t)为符号函数，若t＞0则sgn(t)＝+1，若t＜0则sgn(t)＝-1，t为符号函数的变量；所述模型训练后的美感分数回归模型ft(x)如下式所示：ft(x)＝wtTx+bt其中，所述wt和bt均为美感分数回归模型的模型参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算模型辅助参数之前包括：按照下式所示的方法计算美感等级分类模型的模型参数：其中，所述ns为对美感等级分类模型进行模型训练所采用的样本图像数量；所述为平方损失函数，且所述为第i张样本图像的图像特征，所述为第i张样本图像对应的标签，所述λ为所述平方损失函数与正则项之间的平衡因子；按照下式所示的方法计算美感分数回归模型的模型参数：其中，所述nt为对美感分数回归模型进行模型训练所采用的样本图像数量；所述为平方损失函数，且所述为第i张样本图像的图像特征，所述为第i张样本图像对应的标签，所述ε为小于预设阈值的正实数，所述μ为所述平方损失函数与正则项之间的平衡因子。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的约束条件如下式所示：其中，所述w为模型辅助参数，所述ws为美感等级分类模型的模型参数，所述wt为美感分数回归模型的模型参数；所述γs为模型辅助参数w与模型参数ws对应的辅助参数；所述γt为模型辅助参数w与模型参数wt对应的辅助参数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据模型辅助参数，调整模型训练后的美感等级分类模型和美感分数回归模型的模型参数包括：按照下式所示的方法调整美感等级分类模型的模型参数：其中，所述w为模型辅助参数，所述λ′为所述平方损失函数与平行约束项||w-τsws||2之间的平衡因子，所述τs为模型辅助参数w与模型参数ws对应的辅助参数；按照下式所示的方法调整美感分数回归模型的模型参数：其中，所述μ′为损失函数与平行约束之间的平衡因子，所述τt为模型辅助参数w与模型参数wt对应的辅助参数。6.一种图像美感评估装置，其特征在于，所述装置包括：模型训练模块，配置为对预设的美感等级...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄凯奇，杨沛沛，黄文振，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11