一种基于脑启发多模态交互网络的图像美学质量评价方法

    公开(公告)号:CN116152221A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310256229.0

    申请日:2023-03-16

    Abstract: 本发明属于数字图像处理与模式识别领域,具体涉及一种基于脑启发多模态交互网络的图像美学质量评价方法,包括:建立脑启发多模态交互网络模型;将图像数据输入图像感知模块获取图像感知特征;将文本数据输入文本感知模块提取文本感知特征;通过识别模块学习图像感知特征和文本感知特征之间的交互关系,得到图像与文本之间的关联表示;评估模块融合图像感知特征、文本感知特征和图像与文本之间的关联表示,融合后进行幂归一化和L2正则化得到美学分布。本发明通过KI‑LSTM整合用户隐式记忆,提取文本和图像特征的关联表示;提出通用的SMF去融合多模态特征,利用低秩矩阵分解方式减少参数,使模型具有很好的泛化能力。

    一种基于主客观属性融合的图像美学评价方法

    公开(公告)号:CN118155053A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410490500.1

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明属于图像美学评价领域,具体涉及一种基于主客观属性融合的图像美学评价方法,包括:获取待评价的图像,将图像输入到训练后的图像美学评价模型,得到评价结果;图像美学评价模型包括客观属性特征提取网络、主观属性特征提取网络以及个性化图像美学先验网络;本发明利用了多种客观属性和主观属性辅助图像美学评价任务,模型融合了多种与图像美学相关的客观属性特征和与个性化美学相关性较强的主观属性特征,更全面的考虑图像美学因素,使得模型能够更好的获得目标用户的审美偏好。

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