據(jù)各輪圖像的質(zhì)量排序，推算出每幅圖像的（絕對(duì)）質(zhì)量分?jǐn)?shù)。這里的質(zhì)量排 序即對(duì)應(yīng)著前述實(shí)施例中的評(píng)分排序信息。
[0157] 第三步：進(jìn)行質(zhì)量序?qū)貧w，這時(shí)候評(píng)價(jià)系統(tǒng)根據(jù)各輪圖像的質(zhì)量排序，推算出每 幅圖像的（絕對(duì)）質(zhì)量分?jǐn)?shù)，該操作稱之為質(zhì)量序?qū)貧w，從而確定出訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分 數(shù)。
[0158] 第四步：將第三步的操作結(jié)果返回給圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)。
[0159] 第五步：圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)輸出幅訓(xùn)練圖像及訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集拓 展。這里的數(shù)據(jù)集拓展可包括：對(duì)每一副訓(xùn)練圖像進(jìn)行隨機(jī)采樣，得到訓(xùn)練圖像組，每一個(gè) 訓(xùn)練圖像組包含有m個(gè)圖像塊；一幅訓(xùn)練圖像共進(jìn)行η次隨機(jī)采樣，得到η個(gè)訓(xùn)練圖像組。
[0160] 第六步：將圖像訓(xùn)練組的各個(gè)圖像塊輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，運(yùn)算得到一個(gè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)； 直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為該圖像訓(xùn)練組對(duì)應(yīng)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。在具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程 中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不斷更新的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定期的獲取圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)集重新訓(xùn)練，并根據(jù)訓(xùn)練結(jié) 果得到圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)。
[0161] 第七步：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練部分將圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)傳輸給測(cè)試部分。
[0162] 第八步：接收到用戶上傳的圖像；
[0163] 第九步：對(duì)圖像隨機(jī)分塊。
[0164] 第十步：將第九步隨機(jī)分塊形成的圖像塊交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量部分，測(cè)量部分利 用從訓(xùn)練部分獲得圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行圖像塊進(jìn)行評(píng)估，得到用戶上傳的圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。 這里的質(zhì)量分?jǐn)?shù)可包括圖像的清晰度分?jǐn)?shù)。
[0165]圖像清晰度分?jǐn)?shù)是一個(gè)標(biāo)量，標(biāo)定一幅圖像的清晰度或者模糊度。
[0166] 在測(cè)量過(guò)程中，每幅用戶上傳的圖像是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到其預(yù)測(cè)的圖像清晰度 分?jǐn)?shù)。
[0167] 值得注意的是，在具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，第一步至第七步是順序執(zhí)行的，而所述第八 步至第十步可與所述第一步至第七步并行執(zhí)行。
[0168]示例二：
[0169] 圖5所示的為可用于本發(fā)明實(shí)施例中所述的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖；訓(xùn)練圖像組 中的圖像塊作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入（對(duì)應(yīng)于圖5中的Sl、Sj)圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練之后，分 別得到hll到hli，h21至h2r的取值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的包括7個(gè)輸出，分別對(duì)應(yīng)著圖像質(zhì)量分 數(shù)為1到7的概率。例如圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)為1的概率為P(y= 1 |x)，圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)為2的概 率為P(y= 2 |X)，圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)為7的概率P(y= 7 |X)
[0170]最終利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)丟圖像進(jìn)行測(cè)量，獲得質(zhì)量評(píng)分可以采用如下函數(shù)關(guān)系來(lái)表 達(dá)：Q=P(y= 1 |x)*l+P(y= 2|x)*2+."+P(y= 7|x)*7。當(dāng)然在具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，還可 以采用其他函數(shù)關(guān)系來(lái)表達(dá)，上述盡是一個(gè)示例。
[0171] 在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的設(shè)備和方法，可以通過(guò)其 它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的設(shè)備實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為 一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，如：多個(gè)單元或組件可以結(jié)合，或 可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另外，所顯示或討論的各組成部 分相互之間的耦合、或直接耦合、或通信連接可以是通過(guò)一些接口，設(shè)備或單元的間接耦合 或通信連接，可以是電性的、機(jī)械的或其它形式的。
[0172]上述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是、或也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯 示的部件可以是、或也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單 元上；可以根據(jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。
[0173]另外，在本發(fā)明各實(shí)施例中的各功能單元可以全部集成在一個(gè)處理模塊中，也可 以是各單元分別單獨(dú)作為一個(gè)單元，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中；上述 集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用硬件加軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。
[0174] 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解：實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過(guò) 程序指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，前述的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序 在執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行包括上述方法實(shí)施例的步驟；而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備、只讀 存儲(chǔ)器（ROM，Read-OnlyMemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或 者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。
[0175] 以上所述，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何 熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵 蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種信息處理方法，所述方法包括： 對(duì)一幅訓(xùn)練圖像進(jìn)行采樣，形成η個(gè)圖像訓(xùn)練組；每一個(gè)所述圖像訓(xùn)練組包括m個(gè)來(lái)自 所述訓(xùn)練圖像的圖像塊；所述η為不小于1的整數(shù)；所述m為不小于2的整數(shù)； 利用所述η個(gè)圖像訓(xùn)練組及所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，形成訓(xùn) 練結(jié)果； 基于所述訓(xùn)練結(jié)果確定圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)；其中，所述圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)用于對(duì)待測(cè) 圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 所述方法還包括： 在對(duì)所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行采樣之前，輸出第一圖像組；所述第一圖像組至少包括兩張待 評(píng)分的圖像； 接收所述第一圖像組內(nèi)各圖像的評(píng)分排序信息； 基于所述評(píng)分排序信息，確定所述第一圖像組內(nèi)各圖像作為所述訓(xùn)練圖像時(shí)的質(zhì)量分 數(shù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 所述對(duì)一幅訓(xùn)練圖像進(jìn)行采樣，形成η個(gè)圖像訓(xùn)練組，包括： 對(duì)一幅所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行η次隨機(jī)分割；其中，每一次隨機(jī)分割將所述訓(xùn)練圖像分割 成m個(gè)所述圖像塊。4. 根據(jù)權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述利用所述η個(gè)圖像訓(xùn)練組及所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，形 成訓(xùn)練結(jié)果，包括： 利用所述η個(gè)圖像訓(xùn)練組及所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)， 練，獲得所述P(X)的取值； 其中，所述y(x)表示第X個(gè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)；所述POO為訓(xùn)練圖像為第X個(gè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的概 率；所述X為所述質(zhì)量分?jǐn)?shù)的總個(gè)數(shù)，為不小于2的正整數(shù)；所述Q為所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量 分?jǐn)?shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于， 所述方法還包括： 定時(shí)更新所述圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)； 對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行圖像采樣，形成待測(cè)圖像組； 依據(jù)所述定時(shí)更新的圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)，對(duì)所述待測(cè)圖像組進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分。6. -種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括： 形成單元，用于對(duì)一幅訓(xùn)練圖像進(jìn)行采樣，形成η個(gè)圖像訓(xùn)練組；每一個(gè)所述圖像訓(xùn)練 組包括m個(gè)來(lái)自所述訓(xùn)練圖像的圖像塊；所述η為不小于1的整數(shù)；所述m為不小于2的整 數(shù)； 訓(xùn)練單元，用于利用所述η個(gè)圖像訓(xùn)練組及所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn) 行訓(xùn)練，形成訓(xùn)練結(jié)果； 第一確定單元，用于基于所述訓(xùn)練結(jié)果確定圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)；其中，所述圖像質(zhì)量測(cè) 量參數(shù)用于對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的電子設(shè)備，其特征在于， 所述電子設(shè)備還包括： 輸出單元，用于在對(duì)所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行采樣之前，輸出第一圖像組；所述第一圖像組至 少包括兩張待評(píng)分的圖像； 接收單元，用于接收所述第一圖像組內(nèi)各圖像的評(píng)分排序信息； 第二確定單元，用于基于所述評(píng)分排序信息，確定所述第一圖像組內(nèi)各圖像作為所述 訓(xùn)練圖像時(shí)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的電子設(shè)備，其特征在于， 所述形成單元，具體用于對(duì)一幅所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行η次隨機(jī)分割；其中，每一次隨機(jī)分 割將所述訓(xùn)練圖像分割成m個(gè)所述圖像塊。9. 根據(jù)權(quán)利要求6、7或8所述的電子設(shè)備，其特征在于， 所述訓(xùn)練單元，具體用于利用所述η個(gè)圖像訓(xùn)練組及所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述POO的取值； 其中，所述y(x)表示第X個(gè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)；所述POO為訓(xùn)練圖像為第X個(gè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)的概 率；所述X為所述質(zhì)量分?jǐn)?shù)的總個(gè)數(shù)，為不小于2的正整數(shù)；所述Q為所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量 分?jǐn)?shù)。10. 根據(jù)權(quán)利要求6、7或8所述的電子設(shè)備，其特征在于， 所述電子設(shè)備還包括測(cè)量單元： 所述第一確定單元，還用于定時(shí)更新所述圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)； 所述形成單元，還用于對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行圖像采樣，形成待測(cè)圖像組； 所述依據(jù)所述定時(shí)更新的圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)，對(duì)所述待測(cè)圖像組進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分。
【專利摘要】本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種信息處理方法及電子設(shè)備，所述信息處理方法包括：對(duì)一幅訓(xùn)練圖像進(jìn)行采樣，形成n個(gè)圖像訓(xùn)練組；每一個(gè)所述圖像訓(xùn)練組包括m個(gè)來(lái)自所述訓(xùn)練圖像的圖像塊；所述n為不小于1的整數(shù)；所述m為不小于2的整數(shù)；利用所述n個(gè)圖像訓(xùn)練組及所述訓(xùn)練圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，形成訓(xùn)練結(jié)果；基于所述訓(xùn)練結(jié)果確定圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)；其中，所述圖像質(zhì)量測(cè)量參數(shù)用于對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分。
【IPC分類】G06K9/62
【公開(kāi)號(hào)】CN105389594
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510800602
【發(fā)明人】張帆, 任思捷
【申請(qǐng)人】聯(lián)想(北京)有限公司
【公開(kāi)日】2016年3月9日
【申請(qǐng)日】2015年11月19日