一种用户偏好的美学图像推荐方法

• 作者: 樊隆庆 苏士美 许永波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 深度卷积神经网络 美学规则 用户偏好
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3853-3856
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0436

摘要

在众多的图像信息资源中快速、有效地寻找用户最喜欢的图像,提出了一种用户偏好的美学图像推荐方法,通过使用深度卷积神经网络提取图像的深层特征,并经过SVMrank后得到一个图像排序得分,同时使用手工标记的图像美学因素(如色调法、图像组合规则、清晰度以及简洁性)计算并得到图像的美学特征,得到一个美学得分,最后进行加权交叉验证得到一个令用户满意的推荐结果.通过实验表明该算法为一种有效的美学偏好推荐方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏士美	郑州大学电气工程学院	20	66	4.0	7.0
2	许永波	郑州大学电气工程学院	3	1	1.0	1.0
3	樊隆庆	郑州大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0