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J-GLOBAL ID：201902210427726948   整理番号：19A1982502

確率行列分解に基づく多歪画質評価アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

MULTI-DISTORTION IMAGE QUALITY ASSESSMENT BASED ON PROBABILISTIC MATRIX FACTORIZATION

著者 (2件)： Wang Tongle (華東師范大学計算机科学与技術系 上海200062) ,  Wang Ci (華東師范大学計算机科学与技術系 上海200062)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 36  号： 7  ページ： 264-272  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画質評価(ImageQualityAssessment,IQA)は視覚知覚モデル研究の重要なブランチであり、IQAアルゴリズムを用いて画質を自動評価することは広い応用前景がある。確率行列分解(ProbabilityMatrixFactorization)に基づく多歪画質評価アルゴリズムを提案し、主な貢献がある。画像品質評価の新アイデア,すなわち,歪画像と推定基準画像の間の情報損失を,画像品質の計測として,PMF方式によって推定した。この情報損失を,新しい特徴ベクトルによって記述した。サポートベクトル回帰(SupportVectorRegression,SVR)を用いて、画質モデルの訓練を完成した。提案したアルゴリズムは,いくつかの公開された画質評価データベースにおいて古典的方法を超え,実験結果は,この方法が主観的品質評価とより良い一致を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *確率行列 ,  *アルゴリズム ,  データベース ,  *画質 ,  モデル ,  視知覚
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  特徴ベクトル ,  データ損失 ,  ひずみ画像 ,  前景 ,  自動評価 ,  *画質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率行列 ,  分解 ,  画質評価 ,  アルゴリズム