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J-GLOBAL ID：201702274270595091   整理番号：17A1275602

パーティクルスワーム最適化を用いたマルチ感覚媒体のための品質の経験パラメータ推定【Powered by NICT】

Quality-of-experience parameter estimation for multisensorial media using Particle Swarm Optimization

著者 (3件)： Jalal Lana (University of Cagliari, Piazza d’Armi, 09123, Italy) ,  Popescu Vlad (Transilvania University of Brasov, Politehnicii 1-3 500019, Romania) ,  Murroni Maurizio (University of Cagliari, Piazza d’Armi, 09123, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： OPTIM-ACEMP  ページ： 965-970  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： 経験(QoE)のマルチメディア品質はアプリケーションやサービスのユーザの喜びまたは不快感の度合を説明した。ヒトは五感を持っているが,これらの感覚(すなわち,視覚刺激と聴覚刺激)の二のみが伝統的なマルチメディアコンテンツにより刺激される。,研究努力は匂いと触覚のような他の感覚刺激,視覚と聴覚に加えて,付加的な成分を付加することを試みた。は多くの付加的な感覚効果(例えば,光の影響,風,振動,香り)を強化したオーディオ/ビデオシーケンスのためのQoEの評価のような新しい問題を紹介した。多重知覚効果QoEパラメトリックモデルは,平均オピニオンスコア(MOS)主観的評価に基づく文献に導入されている。最小二乗(LS)推定法を用いた多重線形回帰(MLR)を用いて,モデルパラメータを得た。本論文では,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムに基づく代替的手法は,多重知覚QoEモデルのパラメータを推定するために提案される。PSO(粒子群最適化)は,推定精度を高めることを示すためにLS推定法との比較を行った。結果は,PSOアルゴリズムは,LSに関してパラメータのより正確な推定を提供することができることを示した。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： 最小二乗法 ,  聴覚 ,  *パラメータ推定 ,  アルゴリズム ,  多重化 ,  触覚 ,  オーディオ機器 ,  マルチメディア ,  主観評価 ,  視覚 ,  ヒト ,  *品質 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 視覚刺激 ,  体感品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 感覚系一般  (EJ13010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： パーティクルスワーム最適化 ,  マルチ ,  感覚 ,  媒体 ,  経験 ,  パラメータ推定