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J-GLOBAL ID：201802251705150063   整理番号：18A0535432

非対称にゆがんだ立体画像の非参照品質予測のためのドメイン移動に向けて【Powered by NICT】

Toward Domain Transfer for No-Reference Quality Prediction of Asymmetrically Distorted Stereoscopic Images

著者 (5件)： Shao Feng (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China) ,  Zhang Zhuqing (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China) ,  Jiang Qiuping (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China) ,  Lin Weisi (Centre for Multimedia and Network Technology, School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Jiang Gangyi (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 28  号： 3  ページ： 573-585  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 非対称に歪んだ立体画像のための参照がない品質予測法,源特徴領域からの情報を移動一致ラベルK特異値分解分類フレームワークを用いたその標的品質ドメインに目的とすることを示した。この目的のために,筆者らは,顕著なまたは人間の目では気付かれないかどうかを示すために各立体画像のためのラベルを割り当てる辞書学習のためのカテゴリー偏差データベースを構築した。,目的関数にカテゴリー一致項を導入することにより,源特徴領域と目標値領域間の意味論的フレームワークを確立するため特異的な特徴と品質辞書を学習する。品質プーリングは比較的簡単であり,分類確率に基づく品質スコアを推定する必要があるだけであった。実験結果は筆者らのブラインド計量の有効性を実証した。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： 意味論 ,  *非対称性 ,  特異値分解 ,  *品質 ,  目的関数 ,  *立体画像 ,  データベース
準シソーラス用語： スコア ,  辞書学習 ,  *品質予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非対称 ,  立体画像 ,  参照 ,  品質予測 ,  ドメイン