| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 图像美感评估的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 图像美感评估的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 深度学习与深度卷积神经网络 | 第19-26页 |
| 2.1 神经网络与深度学习 | 第19-21页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第21-24页 |
| 2.3 卷积神经网络的应用 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类方法介绍 | 第26-27页 |
| 3.3 并行深度卷积神经网络实现 | 第27-31页 |
| 3.3.1 单路卷积神经网络设计 | 第27-29页 |
| 3.3.2 并行网络的输入 | 第29-31页 |
| 3.3.3 特征组合与图像分类 | 第31页 |
| 3.4 网络结构实验与分析 | 第31-36页 |
| 3.4.1 图像美感数据集 | 第31-33页 |
| 3.4.2 并行深度卷积神经网络结构实验 | 第33-36页 |
| 3.5 图像美感分类实验结果与对比 | 第36-39页 |
| 3.5.1 AVA数据集实验结果与对比 | 第36-37页 |
| 3.5.2 CUHKPQ数据集实验结果与对比 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 深度卷积神经网络特征和手工设计特征的图像美感分类 | 第40-62页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 本章方法概述 | 第41页 |
| 4.3 手工设计特征提取 | 第41-54页 |
| 4.3.1 低层特征 | 第41-47页 |
| 4.3.2 高层美学特征 | 第47-54页 |
| 4.3.3 区域特征 | 第54页 |
| 4.4 实验结果与分析对比 | 第54-60页 |
| 4.4.1 手工设计特征用于图像美感分类实验结果 | 第55-57页 |
| 4.4.2 结合手工设计特征和深度卷积神经网络特征实验结果 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 总结 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附件 | 第71页 |
