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J-GLOBAL ID：201802210344631539   整理番号：18A0518491

ヒト注意に基づく深部視覚と視差特徴を用いた立体画像の視覚的快適性評価【Powered by NICT】

Visual comfort assessment of stereoscopic images using deep visual and disparity features based on human attention

著者 (3件)： Jeong Hyunwook (School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)) ,  Kim Hak Gu (School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)) ,  Ro Yong Man (School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 715-719  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： 深い学習を用いた立体画像のための新しい視覚的快適性評価(VCA)を提案した。立体視における人間の視覚系の視覚的不快感を予測するために,知覚キュー,立体画像とヒト注意ベース視差の大きさと勾配情報の視覚的相違をコードする潜伏にVCA深層ネットワークを考案した。左視野からの視覚差特徴を抽出するために,シャムネットワークを採用した。添加では,人間の注意力領域ベース視差の大きさと勾配マップは,人間の視覚系(H VS)に基づく視差関連特徴のための二の個々の深い畳込みニューラルネットワーク(DCNN)に供給した。最後に,これらの知覚特徴を集約することにより,提案した方法は,最終的な視覚的快適性スコアを予測した。IEEE SAデータセットで実施した広範なと比較実験。実験結果は,提案した方法は,既存の方法と比較して優れた相関性能をもたらすことができることを示した。Copyright 2018 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： IEEE ,  深層 ,  *ヒト ,  *視覚 ,  ネットワーク ,  待ち行列 ,  比較試験 ,  *視差 ,  *立体画像 ,  深部 ,  立体視 ,  視覚器
準シソーラス用語： スコア ,  視覚的不快 ,  *視覚的快適性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  表示機器  (NC06030Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： ヒト ,  注意 ,  深部 ,  視覚 ,  視差 ,  立体画像 ,  視覚的快適性 ,  評価