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J-GLOBAL ID：201902250257088159   整理番号：19A0512511

スパース符号化の重要性から知覚品質へ:画質評価のための新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

From Sparse Coding Significance to Perceptual Quality: A New Approach for Image Quality Assessment

著者 (3件)： Ahar Ayyoub (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Barri Adriaan (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Schelkens Peter (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 27  号： 2  ページ： 879-893  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 画像処理アプリケーションの数の増加は,人間によって知覚されるように視覚コンテンツの自動化された品質予測を必要とする。スパース符号化は脳の神経系の基礎となる戦略であることが示唆されているので,品質評価のような特定のタスクがこの戦略に対しても接着することを試みることが論理的であると思われる。しかしながら,既存の知覚品質予測子は,しばしば人間の視覚システムの異なる段階を模倣し,ニューラルネットワークのような機械学習戦略を展開することが,それらの設計におけるスパース符号化の概念をほとんど統合しない。本論文において,著者らは最初に,シーンの構造情報の間の関係に関する経験的解析を実行することによってそのような仮定の妥当性を調査した。次に,将来の画像等価性測度(IQM)設計におけるスパース符号化特徴の重要性を統合するための新しいアプローチを提案した。著者らは,事例研究としてFourier変換を利用し,スパース性重要度ランキング測度(SSRM)と呼ばれる新しいIQMを導いた。この測度は基本的にスパース符号化のためのFourier基底,スパース係数の振幅に基づくランク付け機構,次に参照のランク付けされた係数振幅プロファイルと歪んだ画像の間の対応を評価する複雑な相関計量を展開する。さらに,新しい方法論,すなわち分離比解析を導入し,目標知覚品質を与えられた個々の特徴または品質予測の予測品質を評価した。提案したSSRMによる品質予測は,知覚品質スコアとの優れた互換性を示した。LIVEおよびCSIQ,IVCおよびTID2008データベースを用いた一連のルーチンベンチマーキング実験は,最新のIQMの状態による高度に競争力のある性能を示した。さらに,それは低い計算コストでこの性能を提供する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 等級づけ ,  予測 ,  測度 ,  視覚 ,  応用プログラム ,  *品質 ,  事例研究 ,  画像 ,  自動化 ,  機械学習 ,  画像処理 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： スパース ,  *知覚品質 ,  *スパースコーディング , 【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)： スパース符号化 ,  重要性 ,  知覚品質 ,  画質評価