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J-GLOBAL ID：201702256088768466   整理番号：17A0054770

画像再標的化アルゴリズムの客観的品質予測【Powered by NICT】

Objective Quality Prediction of Image Retargeting Algorithms

著者 (3件)： Liang Yun (College of Mathematics and Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou, China) ,  Liu Yong-Jin (TNList, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Gutierrez Diego (Graphics and Imaging Lab, Universidad de Zaragoza, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 23  号： 2  ページ： 1099-1110  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 画像再標的化結果の品質評価が有用である種々の方法を比較した。しかし,必要なユーザ研究を行う長,面倒なプロセスである。本論文では,五つの重要な因子に基づいた単純ではあるが効率的な客観的品質評価法:1)顕著領域の保存を提案した。ii)アーチファクトの影響の分析iii)画像の大域的構造の保存iv)確立された美学則を用いたコンプライアンスV)対称性の保存。,包括的な追加のユーザー研究と同様に,RetargetMeベンチマーク上での実験を行い,提案した客観品質評価法は,他の既存のメトリックスを凌駕するということ示し,人間の判断と良く相関した。は,本研究の計量主観的選好の良好な予測因子となる。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： 対称性 ,  *ターゲティング ,  ベンチマーク ,  アルゴリズム ,  アーチファクト ,  コンプライアンス ,  *画像
準シソーラス用語： 予測因子 ,  メトリックス ,  評価法 ,  品質評価 ,  *品質予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 標的化 ,  アルゴリズム ,  品質予測