一种基于深度卷积神经网络的图像美学质量评价方法

摘要

本发明提出了一种基于深度卷积神经网络的图像美学质量评价方法。利用机器学习的方法，使用大量的照片数据集训练出一个深度卷积神经网络模型，此模型能够利用卷积操作有效的提取出图像的美学特征，在网络模型的前几个层次对图像的基本特征进行提取，在后几个层次提取图像的深层次特征，最后网络把这些特征通过卷积运算更新模型的权重值，此模型能够自动的根据图像特征模拟输出图像打分的分布。当输入一个图像的时候，此回归模型综合考虑图像的这两种特征，对图像的美学质量做出评价结果。该方法很容易通过软件实现，本发明可广泛应用推广到计算机视觉、图像评价等中。