技术特征：
技术总结
本发明提出了一种基于密集卷积网络和多任务网络的美学属性评价方法。将图像的美学特征由密集卷积神经网络模型提取出来，以多维矩阵保留一部分图像特征，利用分层多任务网络对已知的图像属性进行回归分析。多次训练分析后，使得到的预测结果与训练数据集中的数据达到较高的拟合程度，保存最终的训练模型，并用此模型在测试数据集上进行测试，得到该方法的回归结果。由于使用的数据集并未具有某种倾向性，因此得到的美学属性预测算法模型，具有一定的普适性。该方法使用谷歌的Tensorflow框架实现，可广泛应用推广到计算机视觉、图像分析与处理、数码摄影和数字娱乐等领域中。
技术研发人员：金鑫;吴乐;周兴晖;赵耿;张晓昆
受保护的技术使用者：中共中央办公厅电子科技学院
技术研发日：2018.08.27
技术公布日：2019.01.22