随后，陈长汶教授为我校师生们作了一场名为《通过地质背景和众筹评价相片的质量》的讲座。由于在多媒体技术中的众多应用，照片质量自动评估已然成为当前一个研究热点。陈教授介绍了他们提出的一种不局限于通过分析照片内容，而是基于场景的审美模型，来评价照片质量的方法。实际生活中，对照片审美评价总是基于一定场景和背景做出的。这一模型综合考虑了照片拍摄的场景信息以及照片内容。为了克服训练过程中来自同一场景的照片数量不足，以致难以训练这一审美模型，他们提出了迁移学习的方法。学习过程采用具有相似画面但拍自不同地方的照片。大量的实验表明，与传统全局模型相比所提出的审美模型可以提高自动照片质量评估的准确性。

陈长汶，美国纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系教授，中国科学技术大学大师讲席教授，洪堡研究奖获得者。对图像视频处理、电子成像与视觉通信等领域的卓越贡献，当选为IEEE Fellow和SPIE Fellow。他曾任美国佛罗里达工学院电机工程系Allen S. Henry杰出讲座教授、戴维斯-沙诺夫（David Sarnoff）研究中心交互式多媒体实验室主任、柯达 （Kodak）研究院特约研究员、微软亚洲研究院特约研究员、美国航空航天局（NASA）特约研究员。IEEE Trans. on Multimedia 现任主编，IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology 前任主编。