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J-GLOBAL ID：201702225233701212   整理番号：17A0058117

無参照画像の品質評価のためのニューラルモデルの利用【Powered by NICT】

Exploiting neural models for no-reference image quality assessment

著者 (5件)： Pan Cenhui (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xu Yi (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yan Yichao (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Gu Ke (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yang Xiaokang (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)とニューラル理論に基づく顕著性検出を用いた無参照画質評価(NR IQA)のための改良されたアルゴリズムを提案した。最初に,入力画像からの重なりのないパッチを抽出した。各パッチに対して,CNNネットワークによる品質スコア,七層から成ると特徴学習と回帰を統合した画像パッチ品質推定を得た。注目パッチは視知覚の有意な役割を果たすことを考慮して,自由エネルギーベースのニューラルモデルに基づく効率的な技術を用いて顕著性マップを検出することである。顕著性マップは,画像全体の品質スコアを出力する重みづけマスクとして適用した。の実験結果は,筆者らのアルゴリズムが最先端の性能を実現し,一般的なIQA法と比較してことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視知覚 ,  *品質 ,  自由エネルギー ,  アルゴリズム ,  畳込み ,  *画像 ,  ニューラルネットワーク ,  重みづけ ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  スコア ,  画質評価 ,  *神経回路網モデル ,  *品質評価 ,  *参照画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 参照画像 ,  品質評価 ,  ニューラルモデル