近日，实验室成员崔超然教授的一篇论文“Distribution-oriented Aesthetics Assessment with Semantic-Aware Hybrid Network”（作者：崔超然、刘慧慧、廉涛、聂礼强、朱磊、尹义龙）被IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA（CCF B期刊）录用。

论文提出使用在多个质量等级上的分布来量化图像美学质量。该方法不同于常规的基于单个标签的图像美学质量评估的思路。该方法框架基于完全卷积网络，允许不同大小的输入图像。通过这种方式，可以避免卷积神经网络要求固定大小输入的限制，并避免了对图像内在美感的损害。此外，将图像的美学感知与语义理解相结合，提出了一种新颖的语义感知混合网络（SANE），它从目标分类和场景识别中获取信息，进一步提高了图像美学质量评估的性能。在两个数据库上的实验结果表明这种方法取得了明显的性能提升。