[发明专利]评估数字内容的视觉质量

权利要求书

1.一种方法，包括：

由一个或更多个处理器识别包括一个或更多个图像的内容资产，所述内容资产被组合以创建分发给一个或更多个客户机设备的不同数字组件；

由所述一个或更多个处理器使用一个或更多个机器学习模型评估所述一个或更多个图像中的每个的质量，所述一个或更多个机器学习模型被训练来评估所述一个或更多个图像的一个或更多个方面，所述一个或更多个方面被认为是视觉质量的指示；

由所述一个或更多个处理器至少部分地基于所述一个或更多个机器学习模型的输出来确定内容资产的聚合质量，该输出指示所述一个或更多个图像中的每个的图像质量；以及

由所述一个或更多个处理器更新第一计算设备的图形用户界面以呈现内容资产的聚合质量的视觉指示。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

由所述一个或更多个处理器接收所述一个或更多个图像中的一个的修改；

由所述一个或更多个处理器评估经修改的图像的质量；

由所述一个或更多个处理器基于经修改的图像的质量更新内容资产的聚合质量；以及

由所述一个或更多个处理器更新第一计算设备的图形用户界面以呈现内容资产的聚合质量的更新的视觉指示。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，还包括：

由所述一个或更多个处理器将聚合质量与预设质量启发式方法进行比较；

由所述一个或更多个处理器确定聚合质量不符合预设质量启发式方法；

由所述一个或更多个处理器响应于确定聚合质量不符合预设质量启发式方法而生成用于改善聚合质量的一个或更多个推荐；以及

由所述一个或更多个处理器更新第一计算设备的图形用户界面以呈现所述一个或更多个推荐。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述一个或更多个推荐包括用于修改图像的视觉特征的第一推荐。

5.根据任何前述权利要求所述的方法，其中评估所述一个或更多个图像中的每个的质量包括：

由所述一个或更多个处理器在图像上部署所述多个机器学习模型以生成多个质量特征中的每个质量特征的得分；

由所述一个或更多个处理器为每个得分分配权重以生成加权得分；

由所述一个或更多个处理器组合加权得分以生成图像的组合得分；以及

由所述一个或更多个处理器将组合得分与一个或更多个阈值进行比较以生成图像的质量。

6.根据权利要求5所述的方法，其中确定内容资产的聚合质量包括：

为每个图像确定总可能得分；

为每个图像计算组合得分与总可能得分的比率，其中图像的比率是所述一个或更多个图像的一个或更多个比率的一部分；以及

计算所述一个或更多个比率的平均值，其中所述一个或更多个比率的平均值指示内容资产的聚合质量。

7.根据任何前述权利要求所述的方法，还包括：

确定包括来自内容资产的至少一个图像和至少一个其它内容资产的数字组件的质量；

由所述一个或更多个处理器将数字组件的质量与阈值进行比较；

由所述一个或更多个处理器确定数字组件的质量低于阈值；以及

由所述一个或更多个处理器响应于确定数字组件的质量小于阈值而限制将数字组件分发到所述一个或更多个客户机设备。

8.一种系统，包括：

存储计算机可运行指令的存储器；以及

配置为运行指令的一个或更多个计算机，其中指令的运行使所述一个或更多个计算机执行根据前述权利要求中任一项所述的操作。

9.一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，该指令当由一个或更多个计算机运行时使所述一个或更多个计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的操作。