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J-GLOBAL ID：201702247173460805   整理番号：17A1259449

統計的特徴による立体画像のための参照品質評価【Powered by NICT】

No reference quality assessment for stereoscopic images by statistical features

著者 (3件)： Fang Yuming (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, Jiangxi 330032, China) ,  Yan Jiebin (School of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, Jiangxi 330032, China) ,  Wang Jiheng (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON, N2L 3G1, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： QoMEX  ページ： 1-6  発行年： 2017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,統計的特徴による立体画像のための新しい参照(NR)品質評価計量を提案していない。最初に,局所正規化を通して輝度マップ,さらに統計輝度特徴を抽出するために使用されているを計算した。二番目に,筆者らは,立体映像の視差マップ,さらに立体画像のための統計的構造と深さ特徴を抽出するために対応する左視野と組み合わせたを予測した。サポートベクトル回帰(SVR)は,主観的品質スコアに品質意識型特徴から写像関数として採用した。四種類の公開利用可能な大規模立体画像データベース上での実験結果により,提案した計量は,高精度の性能が得られることを示し,立体画像の視覚品質予測のために設計された最新の手法と比肩可能である。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： データベース ,  正規化 ,  *品質 ,  輝度 ,  *立体画像 ,  予測 ,  写像
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  高精度 ,  スコア ,  サポートベクトル回帰 ,  視差画像 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統計的特徴 ,  立体画像 ,  参照 ,  品質評価