近年来,数码产品智能化成为数码行业的一大亮点,智能数码产品备受消费者青睐,无论是国产品牌还是外资品牌都在重点发展智能产品。此外,随着数码相机的普及和手机拍照功能的增多,数码照片的数量呈爆炸式增长,使用计算机来帮助人们对照片进行美感评价和分析受到越来越多专家和学者的关注,传统的数码照片评价仅仅依靠摄影师或观赏者基于自己的审美观点对照片进行评价,不仅具有主观性强的特点,而且在大海捞针式的照片质量选择中,效率低下,耗时费力,还不能保证标准一致。因此,在生活中利用先进的计算机技术来帮助人们对各类照片进行美感评价与分析,不仅节约时间,还能做到公平公正。另外,照片美感评价研究涉及了审美艺术、摄影美学、计算机科学等多个交叉学科,具有非常重要的理论价值和应用前景。本文在图形图像处理技术、摄影美学等理论的支撑下,结合数码人像的特征和审美因素,对数码人像照片的美感进行了分析研究。首先在比较基于皮肤颜色、网格分析、SMQT和SNOW分类器三种人脸提取算法后,选取SMQT和SNOW方法提取了数码人像中的人脸,并在此基础上进一步提出了四个能表征数码人像照片质量的特征,并用于照片美感的打分,把所得结果与主观评价获取实验进行比较,发现计算机质量评价分数与主观评价虽然具有一定的差异,但计算机质量评价的分数指标明确,主观性影响较小。本文的主要内容包括以下几个方面：首先,对本文所涉及的主要理论知识进行介绍和概述。一是对计算机美学理论进行了简述。二是对摄影基础理论进行了讲解,从焦距、曝光、景深、白平衡等方面对摄影理论进行了阐述,并说明了其对人像照片审美的影响。三是对数码人像美感评价的基本要素进行说明,其中包括图像的结构、人眼开度等要素,这些因素影响着人们对数码照片的审美观点。其次,提取了数码人像照片美感评价的特征。利用三种方法比较性地对数码人像进行了人脸检测,在此基础上利用Hough变换和K-均值聚类方法提取人眼轮廓,进而进行了人脸在图像中的比例等特征提取,并通过实验分析不同特征对照片美感评价的影响。最后,根据所提取的特征,提出了计算机对数码人像审美打分的标准,选取一定数量的照片,其中照片包括单张人脸和多张人脸照片,应用计算机对其进行打分,并获取这些照片的主观评价分数,比较计算机打分和主观评价的不同以及各自的优缺点。实验结果表明,使用本文提出的数码人像美感评价是行之有效的,虽然跟人主观打分具有一定的差异,但计算美感评价也能反映出照片的美感好坏,指标明确,主观性影响较小。该研究不仅为照片美感评价提供一种新方法,还在数码产品智能化评价照片好坏、帮助摄影者选出美感品质好的照片等方面,具有广泛的用途。