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J-GLOBAL ID:201702273196791092   整理番号:17A0311702

スクリーンコンテンツ画像のブラインド品質評価エンジン学習【Powered by NICT】

Learning a blind quality evaluation engine of screen content images
著者 (5件):
資料名:
巻: 196  ページ: 140-149  発行年: 2016年07月05日 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  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:
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本論文では,スクリーンコンテンツ画像の視覚品質を予測するブラインド方法(SCI)。マルチクライアントと遠隔操作システムの普及に伴い,SCIと関連応用は最新の研究トピックとなってきている。一般に,SCIはコンピュータスクリーンの漫画,電子ブックまたは捕獲におけるテキストやグラフィックスを含んでいた。自然シーン画像(NSI)のブラインド品質評価(QA)については,NSIは,ある種の統計的特性を有するので,十分に確立されている。SCIはこれまで信頼できる統計モデルを持たず,関連するブラインドQAタスクである対処するのが難しい。この問題を解決することを目的として,ここではまず,自由エネルギーベース脳理論と構造劣化モデルを用いた13知覚にヒントを得た特徴を抽出する。過剰適合を回避し,訓練と試験試料の独立性を保証するために,100,000の画像を収集し,標識としてのSCIのための高精度全参照QA法により計算して,客観的品質スコアを用いて,客観的品質スコアに前述の13特徴から新しいブラインド品質測度を学習した。大規模スクリーン画質評価データベース(SIQAD)で行った実験結果は,提案したブラインド画質計量は品質の人間の知覚と良い相関を有し,最先端の全,還元及び参照QAアルゴリズムに比べてさえ優れていことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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