畳込み活性化マップに基づく組合せ全参照画質評価アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Varga Domonkos

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211070706593 整理番号：22P0201623

畳込み活性化マップに基づく組合せ全参照画質評価アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A combined full-reference image quality assessment approach based on convolutional activation maps

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発行年： 2020年10月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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完全参照画像品質評価(FR-IQA)の目標は,その元の参照対応物を用いて,人間の観察者によって知覚される画像の品質を予測することである。本研究では,畳み込み活性化マップから特徴ベクトルを編集することにより,歪画像の知覚品質を予測する新しい組合せアプローチを検討した。より具体的には,参照歪画像対を事前訓練畳込みニューラルネットワークを通して実行して,活性化マップを伝統的画像類似性計量と比較した。続いて,得られた特徴ベクトルを,訓練されたサポートベクトル回帰器の助けを借りて知覚品質スコアに写像した。また,提案した方法の設計選択が推論される詳細なパラメータ研究も提示した。さらに,訓練画像量と予測性能の間の関係を調べた。特に,提案手法は,高い予測性能に達するために,少ない量のデータで訓練できることを示した。KADID-10k,TID2013,TID2008,MDID,CSIQ,およびVCL-FERのような6つの公的に利用可能なベンチマークIQAデータベースに関する最先端技術と比較して,著者らの最良提案-ActMapFeat-を,比較した。”ActMapFeat”は,KADID-10k,TID2013,TID2008,MDID,CSIQ,およびVCL-FERなどである。特に,著者らの方法は,これらのベンチマークデータベースに関する最先端技術を著しく凌駕することができた。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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