阿里云人工智能平台图像视频特征提取

引言

在人工智能和计算机视觉领域，特征提取是图像与视频分析的核心环节，它关乎后续任务的准确性和效率。借助先进的特征提取技术，我们可以从海量的图像与视频数据中挖掘出有价值的信息，为图像分类、目标检测、视频推荐等应用场景提供有力支撑。本文将围绕图像质量分、人脸属性、年龄、图像多标签、图文视频动态分类打标、视频质量评分以及视频分类打标等特征提取维度展开详细探讨.
文章内容来自：多媒体分析：Python SDK使用说明 文中提供多媒体分析的python接口。

图像特征提取

图像质量评分

图像质量评分是对图像视觉质量的量化评估，其结果通常以一个分数呈现，范围在[0, 100]之间。高质量的图像应具备清晰的细节、准确的色彩以及良好的对比度。在实际应用中，图像质量评分可用于筛选出质量不佳的图片，以提升用户体验或优化存储资源的分配.
图像质量评分的提取过程涉及多个维度的分析。首先，算法会检测图像的模糊程度，通过计算图像的边缘锐度和对比度来评估其清晰度。其次，色彩准确性也是关键指标之一，算法会分析图像的色域、色差以及色彩饱和度等参数，确保图像色彩的真实性和一致性.此外，噪声水平的检测也至关重要，算法会识别图像中的噪点数量和分布情况，从而评估图像的纯净度.
例如，基于深度学习的图像质量评分模型