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中文摘要
基于深度学习的图像美学评估目的是使计算机能够模拟人对于图像美学的认知
过程，缩小计算机与人类的美学智能差距，从而构建图像美学评估模型。利用可计
算的方法来预测人类对图像的美学感知已成为计算机视觉领域的热点研究问题之
一。
本文研究了如何设计图像美学评估模型，基于卷积神经网络提取到与图像美学
评估相关的细节特征和整体特征，提高图像美学质量评估的精确度；探索了从图像
美学二分类问题到图像美学有序多分类问题，将美学标签之间的有序性关系嵌入分
类问题中，进一步细化图像美学评估分类问题。主要研究内
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