摘要：針對現(xiàn)有方法沒有充分考慮圖像空間美學信息,并且評價效果過分依賴于主體區(qū)域識別效果的問題,提出一種基于興趣點密度加權的圖像美學質量評價模型。首先對圖像進行超像素分割和興趣點檢測并提取特征描述子,然后統(tǒng)計超像素塊內(nèi)的興趣點個數(shù),根據(jù)興趣點密度對超像素塊內(nèi)的特征描述子進行加權并進行局部約束線性編碼處理,最后利用機器學習方法進行圖像美學質量評價。實驗結果表明該方法用來圖像美學質量評價大大減少了特征維度和計算時間,提高了評價模型的準確率。