如何識(shí)別“美”對于機(jī)器是一件困難的事情。在計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域，圖片質(zhì)量該如何量化？審美要素要如何分析？長期以來，這都是未解的難題。 

12月21日， Google公布的了一項(xiàng)新成果——NIMA（Neural Image Assessment），即神經(jīng)影像評(píng)估系統(tǒng)。它是用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來學(xué)習(xí)人類感知圖像質(zhì)量和審美因素的一項(xiàng)研究成果。利用最先進(jìn)的深度對象識(shí)別（object recognition）技術(shù)，NIMA不僅能分析圖片的質(zhì)量，還能判斷圖片是否好看，更能給出讓圖片更美的修圖建議。

NIMA辨美丑

NIMA對一些帶有“景觀”標(biāo)簽圖片的美觀程度進(jìn)行了評(píng)分和排序

在計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域，已經(jīng)有算法可以將圖像以分?jǐn)?shù)或回歸均值的方法來排序比較，這方面各大智能手機(jī)的相機(jī)圖片，都有類似的功能。

與以往算法不同，NIMA可以為任何特定的圖像進(jìn)行0-10的評(píng)分，并直接比較同一主題的圖片。上圖括號(hào)中是200人對圖片打分后計(jì)算出的平均分?jǐn)?shù)。谷歌稱，與其他方法相比，NIMA給出的評(píng)分與排序更接近人類的偏好。 

NIMA評(píng)質(zhì)量

NIMA 對同一主題的圖片的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分和排序

NIMA同時(shí)也能對圖片的質(zhì)量進(jìn)行比較。圖片可能由于一系列的原因變得模糊、出現(xiàn)噪點(diǎn)和扭曲，導(dǎo)致圖片質(zhì)量下降。NIMA在對圖片評(píng)分的同時(shí)也能比較同一主題圖片的質(zhì)量，并給出相應(yīng)的分?jǐn)?shù)。

NIMA還可以優(yōu)化圖片 告訴你怎么修更“美”

通過NIMA訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從而增強(qiáng)圖像局部的色調(diào)和對比度

對于不會(huì)用PS修圖的新手們，NIMA現(xiàn)在可以直接給你建議。在調(diào)整圖片時(shí)，明暗度、對比度、色調(diào)和細(xì)節(jié)的變化都會(huì)改變圖片的評(píng)分。NIMA能通過找到優(yōu)化圖片的最佳參數(shù)來給出修圖建議。

Google在NIMA上的研究仍在繼續(xù)，未來用戶利用NIMA就可以在眾多圖片中快速找到“最美”圖片。

來源：DoNews     記者 趙晉杰