基于注意力机制的个性化图像美学质量评估

来源：计算机技术与发展杂志2021年第10期北京时间：

作者：江佳俊;';蒋旻;'*;杨晓雨;郭嘉;'

单位：1. 武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065;2. 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学),湖北 武汉 430065

摘要：图像美学质量评估在图像推荐和图像编辑美学等行业具有良好的应用前景。 大部分美学质量评估方法存在两个问题:第一,只建立了通用美学评估模型,而忽略了个性化审美,这样的评估方法只适用于大众审美的评估,无法区分出不用用户之间的差异;第二,往往只从图像本身特征和整体布局进行评估,没有考虑主体的突出性和位置合理性,由于主体特征对评估结果有较大的影响,以致忽视主体的做法会使得评估结果具有较差的完备性。 针对这些问题,文中设计了一种基于注意力机制的个性化图像美学质量评估方法。 该方法在个性化残差网络的基础之上引入了注意力机制,既保持了个人在美学质量评估的主观偏好,又将主体的显著性因素加入评分过程。 在 Flickr 数据集上的实验中,该算法的平均SROCC 相关系数表现为 0. 667,相较于单一的图像美学质量评估在 Flickr 数据集上的表现,性能提升了 3% 。

关键词：图像美学质量评估;注意力机制;残差网络;个性化;深度学习