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J-GLOBAL ID：201702269565044624   整理番号：17A1247215

両眼連携および究極の学習マシンに基づく3次元画像のためのブラインド品質推定器【Powered by NICT】

Blind quality estimator for 3D images based on binocular combination and extreme learning machine

著者 (7件)： Zhou Wujie (School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang University of Science & Technology, Hangzhou 310023, China) ,  Zhou Wujie (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Yu Lu (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Zhou Yang (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Qiu Weiwei (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Wu Ming-Wei (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Luo Ting (College of Science and Technology, Ningbo University, Ningbo 315211, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 71  ページ： 207-217  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,三次元(3D)画像のためのブラインド品質推定子はますます注目を集めている。本論文では,主観的人間の経験とより正確なアラインメントのための両眼連携と極端学習機械(ELM)に基づく3D画像のためのブラインド品質推定器について述べた。最初の刺激二双眼組合せを異なる組合せ戦略を用いて生成した。これらの組合せの種々の両眼品質意識型特徴を,局所二値パターン演算子,分解パターンの効果的な表現を与えるによって抽出した。最後に,これらの特徴はELMを用いた歪んだ3D画像の主観的品質スコアに写像した。三つのベンチマークデータベースを用いた実験結果は,最新の完全参照とブラインド計量と比較した場合,提案した計量は効果的で,競争力のある予測性能を達成することを確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 三次元 ,  *学習 ,  *画像 ,  推定量 ,  *品質 ,  アラインメント
準シソーラス用語： 予測性能 ,  スコア ,  極度学習機械 ,  *三次元画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3D画像品質評価 ,  両眼結合 ,  極端学習機械 ,  局所パターン

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 両眼 ,  連携 ,  学習 ,  マシン ,  3次元画像 ,  ブラインド ,  推定