多指标融合的人物图像美感评价算法研究

朱 瑞,王美丽,2,3

(1.西北农林科技大学信息工程学院,陕西 咸阳 712100) (2.农业农村部农业物联网重点实验室,陕西 咸阳 712100) (3.陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西 咸阳 712100)

图像可计算美学于2005年在图形图像视觉可计算美学欧洲研讨会上正式提出[1],近年来已然发展成为计算机视觉领域的研究热点[2]. 它模拟人类感知及审美思维,以可计算的方法对图像美感做出恰当的判断[3],广泛运用于摄影美学预测、图像美学修正、艺术作品风格分析及人机交互等方面[1]. 目前在全部图像基础上开展的可计算美感评价研究较多,一般从整体和局部、底层和高层等不同方面对其进行探索,然而图像的分支——人物图像还未有统一且完善的美学质量评价标准. 由于对人物图像的关注度越来越高,针对这一具体类别的研究成果也具有越来越大的应用价值.

人物图像可计算美感评价属于艺术、心理学及计算机科学等多学科交叉的创新性研究课题[4],同时也具有很大的复杂性和主观性,是图像处理领域极具挑战性的一个难题,近年来很多科研人员从不同角度对其进行了研究. Li等[5]对包含人脸的社会图像进行了美学评价研究,并且构建了一个包含多人主观美感评分的人物图库,在亮度、清晰度和背景复杂度等基本美学特征的基础上加入了表情特征、关系特征以及部分构图特征等,使用支持向量机(support vector machines,SVM)与支持向量回归(support vector regression,SVR)算法进行美学分类与回归,实验……