文献

J-GLOBAL ID：201802243563735273   整理番号：18A1846599

畳込みニューラルネットワークを用いた完全ブラインドおよび高速の画質予測子

A Fully-Blind and Fast Image Quality Predictor with Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： CHENG Zhengxue (Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University) ,  TAKEUCHI Masaru (Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University) ,  KANAI Kenji (Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University) ,  KATTO Jiro (Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E101.A  号： 9  ページ： 1557-1566(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画質評価(IQA)は画像処理の分野における固有の問題である。最近,深層学習に基づく画質評価は,その高い予測精度のために,益々注目を集めている。本論文で筆者らは,2つの戦略を含む畳込みニューラルネットワークを用いた完全ブラインドかつ高速の画質予測子(FFIQP)を提案した。最初に筆者らは,IQAを完全にブラインド化するために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)における中間層結果の分布関数に基づくディストーションクラスタリング戦略を提案した。第二に,画像顕著性情報とCNN予測誤差の間の関係を分析することによって,筆者らはIQA加速に対して非顕著なパッチをスキップするためにプレ顕著性マップを利用した。実験結果は,著者らの方法が主観的品質スコアを用いて高精度(0.978)を達成することができて,既存のIQA方法を上回ることを実証した。さらに,提案した方法は,非常に計算的に魅力的であり,顕著性マップにおいて様々な閾値を割り当てることによって,柔軟な複雑性性能を達成した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *画質 ,  *予測技法 ,  評価 ,  画像処理 ,  機械学習 ,  精度 ,  分布関数 ,  画像歪 ,  収差 ,  クラスタ化 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： クラスタリング ,  ディストーション ,  画質評価 ,  顕著性マップ ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  *予測子 ,  予測精度

著者キーワード (4件)： 無参照画質評価 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  歪認識 ,  顕著性マップ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (29件)：

• [1] Z. Wang, A.C. Bovik, H.R. Sheikh, and E.P. Simoncelli, “Image quality assessment: From error visibility to structural similarity”, IEEE Trans. Image Process., vol.13, no.4, pp.600-612, April 2004. http://www.ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/
• [2] L. Zhang, Lei Zhang, X. Mou, and D. Zhang, “FSIM: A feature similarity index for image quality assessment”, IEEE Trans. Image Process., vol.20, no.8, pp.2378-2386, Aug. 2011. 10.1109/tip.2011.2109730
• [3] L. Zhang, Y. Shen, and H. Li, “VSI: A visual saliency-induced index for perceptual image quality assessment”, IEEE Trans. Image Process., vol.23, no.10, pp.4270-4281, Oct. 2014. http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/VSI/VSI.htm
• [4] A.K. Moorthy and A.C. Bovik, “Blind image quality assessment: From natural scene statistics to perceptual quality”, IEEE Trans. Image Process., vol.20, no.12, pp.3350-3364, Dec. 2011. 10.1109/tip.2011.2147325
• [5] M.A. Saad, A.C. Bovik, and C. Charrier, “Blind image quality assessment: A natural scene statistics approach in the DCT domain”, IEEE Trans. Image Process., vol.21, no.8, pp.3339-3352, Aug. 2012. 10.1109/tip.2012.2191563

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ブラインド ,  画質 ,  予測子