文献类型：期刊文章

作　　者：王欣[1] 穆绍硕[2] 陈华锋[2]

WANG Xin;MU Shaoshuo;CHEN Huafeng(Beijing Zhongdun Security Technology Development Company,Beijing 100044;School of Media Engineering,Communication University of Zhejiang,Hangzhou 310018,China)

机构地区：[1]北京中盾安全技术开发公司,北京100044 [2]浙江传媒学院媒体工程学院,浙江杭州310018

出　　处：《浙江大学学报（理学版）》

年　　份：2021

卷　　号：48

期　　号：1

起止页码：69-73

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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。

关 键 词：图像美学  多尺度特征 量化评分 EMD损失函数  

分 类 号：TP391]