基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法

• 作者: 王欣 穆绍硕 陈华锋
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像美学 多尺度特征 量化评分 EMD损失函数
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 69-73,83
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2021.01.010

摘要

提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层.特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端,在输出端以EMD函数为损失函数,输出分布为1～10分的概率密度质量函数,并以分布均值作为图像美学量化值.实验证明,本文方法具有可行性和有效性,解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题,给出了(模拟人类思维对)图像的客观量化评分;同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度.