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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114429460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210080621.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置是由祝汉城;周勇;杜文亮;赵佳琦;邵志文;姚睿设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置，用于提高通用图像美学评估模型的准确性。本发明首先利用卷积神经网络构建特征提取器，得到图像的全局特征图；并在全局特征图的基础上，通过学习图像的美学属性来生成属性感知特征图；然后利用自注意力机制构建属性关系推理模块，并进一步得到美学属性的关系特征图；最后把全局特征图、美学属性特征和属性关系特征图进行特征联合，同时对图像的美学分布进行建模预测；最终通过计算把美学分布转化成图像的通用美学分数；本发明可有效地评估待测试图像的通用美学分数，准确率高，并且本发明可以有效地筛选出符合大众审美的图像，易于应用在图像检索和图像增强等技术中。

本发明授权一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法，其特征在于：包括如下步骤：Step1：利用卷积神经网络模型和1×1卷积运算构建图像特征提取器fθ，使用图像特征提取器fθ提取图像的全局特征图Fg；其中：θ为卷积神经网络模型的参数；Step2：构建美学属性预测模块，将全局特征图Fg通过一个1×1卷积运算得到包含两个以上通道的特征图Fa，将特征图Fa映射为图像的美学属性da；对美学属性预测模块进行训练得到的特征图Fa即为属性感知特征图；Step3：构建基于自注意力机制的属性关系推理模块，通过学习各属性感知特征图之间的相关性得到美学属性的关系特征图Far；Step4：利用全局平均池化将全局特征图Fg转化为全局特征dg，经过尺寸变换将关系特征图Far转化为关系特征dar，将全局特征dg、美学属性da和关系特征dar合并为特征d；构建美学分布预测模型，将特征d映射为图像的美学分布s；Step5：将待测试图像输入到美学分布预测模型中，输出图像的美学分布预测值将图像的美学分布预测值的平均值作为图像的美学分数预测值

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