基于图像场景和显著性信息的图像美感质量评估

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基于图像场景和显著性信息的图像美感质量评估

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基于图像场景和显著性信息的图像美感质量评估

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-19页
1.1 图像美感质量评估的研究背景	第10-11页
1.2 现研究状况和发展趋势	第11-17页
1.3 本文研究内容	第17页
1.4 章节安排	第17-19页
第二章基于卷积神经网络的图像视觉特征学习	第19-33页
2.1 引言	第19页
2.2 人工神经网络	第19-21页
2.3 卷积神经网络	第21-25页
2.3.1 卷积神经网络思想架构	第22-23页
2.3.2 卷积神经网络结构框架	第23-24页
2.3.3 卷积神经网络训练	第24-25页
2.4 实验模型框架介绍	第25-27页
2.4.1 Alex Net模型	第25-26页
2.4.2 VGG-16 模型	第26-27页
2.5 图像视觉特征	第27-30页
2.5.1 基本图像视觉特征	第27-28页
2.5.2 深度模型视觉特征	第28-30页
2.6 实验数据集介绍	第30-32页
2.6.1 AVA数据集	第30-31页
2.6.2 CUHK-PQ数据集	第31-32页
2.7 本章小结	第32-33页
第三章融合图像场景信息的美感质量评估	第33-44页
3.1 引言	第33页
3.2 融合场景信息的图像美感评估模型框架	第33-35页
3.3 深度卷积神经网络实现	第35-37页
3.3.1 网络结构设计	第35-37页
3.3.2 网络模型的输入	第37页
3.4 模型预训练	第37-39页
3.5 图像美感分类实验结果与对比	第39-43页
3.5.1 数据集预处理	第39-40页
3.5.2 CUHK-PQ数据集实验结果	第40-42页
3.5.3 AVA数据集实验结果	第42-43页
3.6 本章小结	第43-44页
第四章融合图像显著信息的美感质量评估	第44-55页
4.1 引言	第44-45页
4.2 模型整体框架	第45-50页
4.2.1 RCL单元基本结构	第45-46页
4.2.2 具体网络结构	第46-49页
4.2.3 模型训练	第49-50页
4.3 RCL网络结构实验与分析	第50-51页
4.4 图像美感实验结果分析	第51-53页
4.4.1 RCL单路实验结果	第51-52页
4.4.2 双路并行网络实验结果	第52-53页
4.5 本章小结	第53-55页
总结	第55-57页
参考文献	第57-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第61-63页
致谢	第63-64页
附件	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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