在人像照片中评估美学质量
随着机器学习理论和图形图像处理技术的不断发展，在计算机视觉和计算美学领域中人们越来越关注如何建立自动评估和判断图片美感质量的系统。本文对人像照片美感质量的客观评价进行研究，提出了25种能够反映人像类照片美感质量的特征，并使用支持向量机，Adaboost，随机森林等各种分类器来进行机器学习和评价，对提出的特征值集合进行十个交叉检验和讨论的某些特征对美感评价有转化影响等问题。最后，通过与现有研究结果进行对比分析后转化，当采用本文提出的25种特征进行人像照片美感质量评价和分类时有更高的准确率，甚至用于机器学习的训练数据集的数量减少时仍能保持较高的准确率。
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