Google的AI可以预测人类是否喜欢一张图片

【IT168 资讯】 最近,Google的AI研究人员展示了一种计算机教学的新方法,解释了为什么有些图像比其他的图像更美观。

传统技术上,机器会使用基本分类来对图像进行分类,例如确定图像是否包含某一特定的东西。新的研究表明,现在人工智能可以不考虑类别而评测图像质量。

这个过程称为神经图像评估(NIMA),利用深度学习训练过的卷积神经网络(CNN)来预测图像的评分。

研究人员发表的白皮书:

与其他方法不同的是,我们使用卷积神经网络来预测人类评分分布。产生的卷积神经网络不仅可以用来可靠地评测图像,而且与人类感知有高度相关,可以协助适应和优化照片编辑或增强算法。

NIMA模型避开了传统的方法,使用10分制评分机制。机器检查图像的具体像素及其整体美感。然后确定人类评分分布的可能性。

假如您为了能获取到最好的照片,一次为同一个物体拍摄了几十张照片。同时又想最大程度的节省空间,只需轻点一下按钮,AI就可以浏览存储器中的所有图像,并确定哪些图像是相似的,然后保留下最好的那一张,删除其他的。

根据谷歌研究博客最新的一篇文章了解到,NIMA也可以用来优化图像设置:

我们观察到,根据NIMA评分指导的对比调整,可以提高评审美等级。我们的模型能够引导深度CNN滤波器,以找到其接近最佳设置的美观参数值,例如亮度、高光和阴影等。

为了让人工智能在现实世界中不依靠人力的帮助执行任务,必须要做到能够“观察”并了解环境。NIMA以及类似的项目,正在为奠定未来“黑科技”技术充分发挥功能。

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20171225C0RK4Q00?refer=cp_1026
  • 腾讯「云+社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券