据英国《每日邮报》12月22日报道，如今大部分人选择手机，主要考虑手机能否拍出称心如意的美照。最近，谷歌研发了最新的神经图像评估系统(NIMA)，使用AI来扫描用户手机中所拍摄的图片，评估其质量，然后帮助用户选择最佳图片。
　　以技术和美学元素为基础，神经图像评估系统运用深度卷积神经网络(一种复制大脑中的生物网络的计算系统)来扫描手机照片。谷歌有望开发此系统为应用程序，以提升手机的性能，例如，对亮度和对比度进行实时调整，甚至提供图像改善框架以及其“审美和感召力”。人类基于的评判，通常是在对比照片中选择出图像最佳的图片，而该算法基于诸如模糊、高光和阴影使用之类的技术元素来对照片进行评级。
　　该系统一旦正式运用于手机和电脑，将根据更多的主观吸引元素，如审美或感召力，来评判照片。在理想状态下，每张照片将与相似主题和风格的参考图像进行比较。如果没有相应的参考图像对比，谷歌将使用统计数据来衡量人类最可能喜欢的图像。该算法给照片的综合评分为1到10分，并建议编辑图片亮度和曝光度。谷歌的工程师有望将系统设计为用户可实时进行编辑。
　　谷歌软件工程师侯赛因·塔利比(Hossein Talebi)在一篇博客中写道：谷歌提出的神经网络不仅可以有效地为图像评分，还能与人类的感知度高度关联。同时，其还对诸如智能照片编辑、优化视觉质量以增加用户参与度以及最大限度减少成像管中的感知视觉错误等各类劳动密集型和主观性任务有极大帮助。谷歌声称，系统的评分非常近似于人类评委给出的评分，都是根据合理的技术元素且符合人类的心意来给出最高分数。
　　在谷歌发布的样板照片中，日落和水景图像的评分比单独的树木或田地的图像要高。塔利比写道，该系统将使得更准确的质量预测与地面实况评分的相关性更高，更适用于一般图像。尽管该系统尚未被公布，但是谷歌的工程师有望让人们在现场拍摄时拍摄质量更高的照片。
　　目前的自动照片评分系统通常只将照片分类为高质量和低质量两类。但今后，通过使用基于积分的评分系统，谷歌工程师相信这将为用户提供更多的细微估计，以获得用户所拍照片中的最佳者。尽管理解质量和美学的含义是一项持久的挑战，但谷歌将继续对该系统进行反复创新和测试。

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