1. 毕业设计（论文）主要内容：

随着智能手机和数码相机的普及，拍照成本大大降低，导致人们相同场景随手可以拍摄很多相似的照片，造成大量的冗余。日积月累，手机或存储卡容量被大量的冗余图片所侵占，对于相似照片的筛选与删减是必要的。手动筛选复杂和繁琐，因此基于图片质量评价的照片智能筛选软件是十分必要的。本论文将学期传统的图片质量评价算法及深度学习理论，将深度学习技术应用于图片质量评价中，构建适应用户主观体验的照片智能筛选系统。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料，其中近五年外文文献不少于3篇，完成开题报告。

2、掌握图片质量评价算法及深度学习理论。

3、学习并掌握基于深度学习的图像质量评价技术。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1－4周：查阅相关文献资料，熟悉题目含义及基本研究内容，撰写开题报告。

5－8周：完成图片质量评价算法及深度学习理论学习等内容。

9－12周：设计并实现深度学习的照片智能筛选系统，测试该系统的可用性和有效性，撰写论文初稿。

4. 主要参考文献

1. 李琳，余胜生，基于深度学习模型的图像质量评价方法，华中科技大学学报(自然科学版)，2016（12）.

2. michele a. saad,alan c.bovik,christophe charrier. blind image quality assessment: a natural scenestatistics approach in the dct domain. ieee transactions on image processing .2012

3. 贾惠珍,孙权森,王同罕. 结合感知特征和自然场景统计的无参考图像质量评价[j]. 中国图象图形学报. 2014(06)