近日，人工智能領(lǐng)域國(guó)際學(xué)術(shù)期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（IEEE TPAMI）刊登了深圳北理莫斯科大學(xué)工程系教師王志華為第一作者的論文，論文題目為“Measuring Perceptual Color Differences of Smartphone Photographs”（智能手機(jī)攝影色差度量）。論文合作作者為香港城市大學(xué)馬柯德教授（Kede Ma）、江西財(cái)經(jīng)大學(xué)方玉明教授以及OPPO研究人員。

IEEE TPAMI是人工智能領(lǐng)域內(nèi)的頂尖學(xué)術(shù)期刊之一，以其23.6的影響因子在全球范圍內(nèi)享有盛譽(yù)。該期刊在人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域占據(jù)著領(lǐng)先地位，全球每年僅有約200篇論文獲得錄用，展現(xiàn)了該刊極高的選稿標(biāo)準(zhǔn)和學(xué)術(shù)水平。IEEE TPAMI被中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）列為A類(lèi)推薦期刊，也是大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科推薦的代表性成果目錄中的頂尖期刊之一，在學(xué)術(shù)界具有重要地位和影響力。

此篇論文重點(diǎn)關(guān)注在機(jī)器學(xué)習(xí)助力攝影圖像的深度色差度量。據(jù)悉，構(gòu)建攝影圖像色差度量是成像、視覺(jué)科學(xué)和色彩科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要的研究主題，盡管這一領(lǐng)域有著悠久的歷史，但大多數(shù)顏色差異測(cè)量方法仍受限于均勻色塊的心理物理數(shù)據(jù)或數(shù)量有限的簡(jiǎn)單自然攝影圖像。因此，在以?xún)?nèi)容復(fù)雜性增加和基于學(xué)習(xí)的圖像信號(hào)處理器為特征的智能手機(jī)攝影時(shí)代，現(xiàn)有的顏色差異測(cè)量方法是否具有普遍適用性存在疑問(wèn)。

在該篇文章中，王志華和研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了迄今為止最大的用于感知顏色差異評(píng)估的圖像數(shù)據(jù)集，其中包括：由六款旗艦智能手機(jī)拍攝的照片、經(jīng)過(guò)Photoshop修改的照片、通過(guò)智能手機(jī)內(nèi)置濾鏡后處理的照片以及使用不正確的顏色配置文件再現(xiàn)的照片。他們?cè)谝粋€(gè)精心控制的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中進(jìn)行了大規(guī)模的心理物理實(shí)驗(yàn)，收集了30000對(duì)圖像配對(duì)的感知顏色差異數(shù)據(jù)，基于新建立的數(shù)據(jù)集，首次嘗試構(gòu)建一個(gè)基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端學(xué)習(xí)型顏色差異公式，作為之前色差度量方法的泛化。經(jīng)過(guò)廣泛的實(shí)驗(yàn)表明，優(yōu)化后的公式在很大程度上超越了33種現(xiàn)有的顏色差異度量方法，能夠在沒(méi)有密集監(jiān)督的情況下提供合理的局部顏色差異圖，很好地泛化到均勻色塊數(shù)據(jù)上，并且在數(shù)學(xué)意義上表現(xiàn)為一個(gè)適當(dāng)?shù)亩攘繕?biāo)準(zhǔn)。