特征互补的图像美学质量评分方法

深度卷积神经网络(DCNN)难以针对性地分析图像的特定区域及其相互关系.文中将深度特征与人工设计的特征进行互补结合,提出对图像美学质量评分的方法.首先确定并抽取对美感起主导作用的特定区域,针对该区域及其与其它区域的关系,选择和设计5组美学相关的人工特征,特别是提出线条角度特征和清晰度对比特征.基于Siamese网络结构获取深度特征.选用支持向量回归(SVR)对上述两类特征进行回归预测,并设计基于spearman秩相关系数的权值调节最终的分数.实验表明,文中方法效果较优,与图像美学质量的主观评价具有较好的一致性.