一种基于美学相似性度量的图像美学排序方法

摘要

本发明提出了一种基于美学相似性度量的图像美学排序方法，该方法搭建了一套图像美学相似性评价模型，包括训练过程和测试过程。训练过程中模型输入为两张待检测图像，首先通过预训练的神经网络resnet50模型分别提取图像美学特征；接着利用余弦相似性度量两个图像美学特征的距离；最后基于最小化余弦相似度损失函数为目的进行参数更新训练。测试过程中，通过与用户交互的形式获取排序目标参考图像，模型依次检测待排序的多张图像与参考图像之间的美学相似度，以此为依据得出美学排序结果。本发明提出了一种新的美学排序思路，使得图像美学评价更契合工业落地需求。