计算摄影
未读
图像基础美学（三）深度学习美学质量评估方法
从大量数据中学习特征已经在识别、定位、跟踪等任务上表现出越来越好的性能，超越了传统的人工设计特征。越来越多的研究者们也开始采用深度学习方法学习图像美学特征，本节介绍相关进展。 我们给大家介绍过，图像美学质量评估问题可以作为分类问题、回归问题、排序问题来进行研究，下面我们分别对这3类模型的发展进行介绍
计算摄影
未读
图像美学基础（二）传统美学质量评估方法
提取计算特征来表示图像吸引力是图像美学质量评估任务的关键步骤，提取特征的好坏会直接影响后续决策算法的性能。传统方法的研究主要通过人类直觉、心理学等获得灵感来设计美学特征。 Peters等研究者分析了人类视觉系统，并推导出视觉美学的6个基本维度：颜色、形式、空间组织、运动、深度、人体。Ke Yan等人
计算摄影
未读
图像美学（一）图像美学基础
本系列文章是对言有三《深度学习之摄影图像处理——核心算法与案例精粹》一书的整理与学习，请尊重原著，仅供参考 图像美学研究如何用可计算技术来预测人类对视觉刺激产生的情绪反应，并探索令人类产生更愉悦印象的方法，这一领域被称为计算机美学。 本节介绍图像美学相关的基础，包括什么是图像美学、图像美学的应用、图