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文献
J-GLOBAL ID:201802233352528719   整理番号:18A2020304

質感研究データベースにおけるHEVC画像品質のテクスチャ解析結果に基づく質感種別の分類方法に関する検討

Classification Method for Texture Types Based on Texture Analysis Results of HEVC Image Quality in the Shitsukan Research Database
著者 (1件):
資料名:
巻: 118  号: 256(IMQ2018 11-14)  ページ: 13-18  発行年: 2018年10月12日
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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「質感」の定義には,多種多様な意味や解釈が存在している。それゆえに,定量的に評価できないかということで,質感の評価に関する研究が多くなされてきた。情報工学,画像工学,感性工学分野においては,今までに,主観評価を中心とした実験や質感に関する語句を用いた人間工学的研究がなされてきた。確かに,主観評価に基づく手法であれば,統計的予測は可能だが,ビッグデータに対してその都度適応していくことが難しく,質感の客観評価システムが必要である。特に,交通情報システム分野では,物体や道路の表面の質感をリアルタイムに計測または評価可能であることが求められる。本稿では,Webから無償で利用可能な質感研究データベースを用いて,まず,H.265/HEVC符号化させた質感評価画像を作成し,テクスチャ解析を行い,結果を考察した。次に,実験結果に基づいて,質感種別の分類方法について,サポートベクターマシンを用いることで検討を行い,自動化を想定して考察を行った。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
引用文献 (24件):
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