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J-GLOBAL ID：201702265140962270   整理番号：17A1747134

GA-SVRモデルに基づく無参照立体画像品質評価【JST・京大機械翻訳】

Non-reference Stereoscopic Image Quality Assessment Based on GA-SVR Model

著者 (5件)： Ma Yun (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211) ,  Wang Xiaodong (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211) ,  Fu Xianzu (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211) ,  Lou Daping (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211) ,  Zhang Lianjun (寧波大学信息科学与工程学院,浙江寧波,315211)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 5  ページ： 234-239,247  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： サポートベクトル回帰(SVR)におけるペナルティ因子と動径基底関数の選択において,大きな不確実性とランダム性を有する問題を解決するために,単一目的情報と遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくSVR最適化モデルを組み合わせて,無参照立体画像品質評価法を提案した。左右の歪画像の単眼の特徴を抽出し、勾配の振幅とラプラシアンの特徴を単眼の視覚特徴とする。人間の双眼鏡の視覚特性をより良く結合するために,左右の画像を一つの単眼グラフに融合させて,空間の自然景観の統計的特徴を抽出した。GAの選択,交差および突然変異を用いてSVRパラメータの組合せを最適化し,最適パラメータの組合せを選択し,SVRにおける左右の画像の品質を推定した。左右の歪み画像に対する人間の応答が異なることを考慮して,利得制御モデルを用いて左右の画像品質を融合し,最終的な品質評価値を得た。この評価方法を用いて、寧波大学で確立した立体データベースに対して評価を行った結果、そのピアソン線形相関係数は0.95以上で、Spearman等級相関係数値は0.94以上で、人類の主観的知覚と高い一致性があることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *立体画像 ,  データベース ,  ヒト ,  *品質 ,  線形性 ,  類似性 ,  *画像 ,  相関係数 ,  最適化 ,  単眼 ,  *画質
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Genetic algorithm (GA) ,  Support Vector Regression (SVR) ,  stereoscopic image quality assessment ,  monocular and binocular visual features ,  gain control model

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  光学顕微鏡,望遠鏡  (QF05050R)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  参照 ,  立体画像 ,  品質評価