吴 菲,朱欣娟,吴晓军,MATTHIAS Rätsch

(1.西安工程大学 计算机科学学院, 陕西 西安 710048;2.陕西师范大学 计算机科学学院,陕西 西安 710062;3.洛特林根大学 机械工程学院，德国 洛特林根 72762)

0 引 言

随着计算机视觉、人工智能领域飞速发展,越来越多的学者从计算美学的角度,希望计算机能够模拟人脑,通过可计算方法自主评价图像美学质量[1]。为了能够筛选出高质量图像,早期通过手动提取图像美学特征,再利用传统分类器对图像高低美感进行分类[2-5]。近年来深度学习卷积神经网络在计算机视觉领域,如物体分类、语义分割、目标检测及物体跟踪等表现出越来越大的应用潜力[6]。研究者们基于图像全局[7-9]、局部[10-12]、个性化查询[13]等方法,使用卷积神经网络[14]进行图像美学评价。

机器人作为人工智能与机器视觉的代表,不仅实现智能化,同时能够对事物进行观察并作出判断[15]。人脸图像美学评价成为机器学习领域的研究热点之一[16-20]。人脸图像识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术[21],它不仅要提取人脸特征,还要将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。人脸图像美学识别是以艺术为主体,通过识别人脸图像,使计算机模拟人脑对人脸图像美感进行判断识别。人脸图像识别和人脸图像美学识别均属于生物特征识别范畴,研究人脸面部图像,在图像特征提取、图像数据集上有很多共性。……