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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本申请提供一种基于美学相对论的图像多因素评估方法、装置及设备。该方法包括：获取待评估图像和目标参考图像，对待评估图像和目标参考图像分别进行图像分割处理，得到待评估图像中的子待评估图像、以及目标参考图像中的子目标参考图像；对子待评估图像和子目标参考图像分别进行美学因素预测处理，得到子待评估图像的第一预测结果、以及子目标参考图像的第二预测结果；根据子待评估图像、子目标参考图像、第一预测结果、以及第二预测结果，得到待评估图像和目标参考图像的比对结果；根据比对结果、以及目标参考图像的目标参考评分标签，确定待评估图像的评估结果。本申请的方法，提高了图像美学的评估效果。

主权项：1.一种基于美学相对论的图像多因素评估方法，其特征在于，包括：获取待评估图像和目标参考图像，其中，所述目标参考图像和所述待评估图像的主题类型一致；对所述待评估图像和所述目标参考图像分别进行图像分割处理，得到所述待评估图像中的子待评估图像、以及所述目标参考图像中的子目标参考图像；对所述子待评估图像和所述子目标参考图像分别进行美学因素预测处理，得到所述子待评估图像的第一预测结果、以及所述子目标参考图像的第二预测结果，其中，所述第一预测结果和所述第二预测结果表征对图像中伪像、构图、色彩、噪点、曝光、清晰度和白平衡中的至少一种美学因素的预测结果；根据所述子待评估图像、所述子目标参考图像、所述第一预测结果、以及所述第二预测结果，得到所述待评估图像和所述目标参考图像的比对结果，其中，所述比对结果表征所述待评估图像的美学因素和所述目标参考图像的美学因素的差异程度；根据所述比对结果、以及所述目标参考图像的目标参考评分标签，确定所述待评估图像的评估结果；所述根据所述子待评估图像、所述子目标参考图像、所述第一预测结果、以及所述第二预测结果，得到所述待评估图像和所述目标参考图像的比对结果，包括：将所述子待评估图像和所述子目标参考图像输入位置标记模型进行图像位置标记处理，得到所述子待评估图像的第一图像位置标记结果、以及所述子目标参考图像的第二图像位置标记结果；将所述子待评估图像和所述子目标参考图像输入图像嵌入模型进行图像嵌入处理，得到所述子待评估图像的第一嵌入结果、以及所述子目标参考图像的第二嵌入结果；对所述第一图像位置标记结果、第二图像位置标记结果、第一嵌入结果、第二嵌入结果、所述第一预测结果和所述第二预测结果进行整合处理，得到整合结果；将所述整合结果输入比对模型进行比对处理，得到所述待评估图像和所述目标参考图像的比对结果；所述将所述整合结果输入比对模型进行比对处理，得到所述待评估图像和所述目标参考图像的比对结果，包括：将所述整合结果输入比对模型中的第一层归一化单元，得到第一归一化结果；根据所述整合结果、所述第一归一化结果、多头自注意力单元、第二层归一化单元、以及多层感知器单元，得到更新整合结果，其中，所述更新整合结果根据所述第二层归一化单元、所述多层感知器单元、以及初始更新整合结果确定，所述初始更新整合结果根据所述整合结果、所述第一归一化结果、以及所述多头自注意力单元确定；将所述更新整合结果输入第三层归一化单元，得到第三归一化结果；将所述第三归一化结果输入高斯误差线性单元，得到高斯误差线性输出结果；将所述高斯误差线性输出结果输入第四层归一化单元，得到所述待评估图像和所述目标参考图像的比对结果，其中，所述第一层归一化单元、所述第二层归一化单元、所述第三层归一化单元、以及所述第四层归一化单元的学习参数不同；所述根据所述整合结果、所述第一归一化结果、多头自注意力单元、第二层归一化单元、以及多层感知器单元，得到更新整合结果，包括：将所述第一归一化结果输入多头自注意力单元，得到自注意力输出结果；将所述自注意力输出结果和所述整合结果进行整合处理，得到初始更新整合结果；将所述初始更新整合结果输入第二层归一化单元，得到第二归一化结果；将所述第二归一化结果输入多层感知器单元，得到多层感知器输出结果；将所述多层感知器输出结果和所述初始更新整合结果进行整合处理，得到更新整合结果。

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权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 基于美学相对论的图像多因素评估方法、装置及设备