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J-GLOBAL ID：201702279110884638   整理番号：17A0058140

立体画像品質評価のための独立成分分析と両眼連携を用いた【Powered by NICT】

Using independent component analysis and binocular combination for stereoscopic image quality assessment

著者 (4件)： Geng Xianqiu (School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Shen Liquan (School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  An Ping (School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Liu Zhi (School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, 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： 本論文では,独立成分分析(ICA)と両眼連携に基づいて提案した全参照立体画像品質評価(FR SIQA)法。皮質における単純細胞の応答を反映する画像特徴は,ICAアルゴリズムによって抽出した。画像特徴類似性(IFS)と局所輝度一貫性(LLC)の両方は,構造と輝度歪を測定するために計算した。両眼融合特性をシミュレートするために,画像特徴と大域的相対輝度情報のエネルギーは左右IFSとLLCを融合する最終的な指標に両眼連携の基本として選択した。実験結果は,提案したアルゴリズムは,二つの公共利用可能な3D画質評価データベース上での主観的評価と高い整合性を達成することを示した。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： 主観評価 ,  類似性 ,  三次元 ,  *独立成分分析 ,  輝度 ,  データベース ,  皮質 ,  *立体画像 ,  画像特性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 画質評価 ,  両眼立体視 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 立体画像 ,  品質評価 ,  独立成分分析 ,  両眼 ,  連携