論文の概要: Visual stream connectivity predicts assessments of image quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06939v1
• Date: Sun, 16 Aug 2020 15:38:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 11:58:23.978943
• Title: Visual stream connectivity predicts assessments of image quality
• Title（参考訳）: 映像の画質評価をビジュアルストリーム接続で予測する
• Authors: Elijah Bowen, Antonio Rodriguez, Damian Sowinski, Richard Granger
• Abstract要約: 我々は、知覚的類似性判断の正確かつ説明的な説明を提供する微分幾何学を示す、類似性の心理物理学の新たな形式化を導出する。 予測は、人間の行動報告に対する単純な回帰によってさらに改善され、それによってより精巧な仮説化された神経接続パターンを構築するのに使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Some biological mechanisms of early vision are comparatively well understood, but they have yet to be evaluated for their ability to accurately predict and explain human judgments of image similarity. From well-studied simple connectivity patterns in early vision, we derive a novel formalization of the psychophysics of similarity, showing the differential geometry that provides accurate and explanatory accounts of perceptual similarity judgments. These predictions then are further improved via simple regression on human behavioral reports, which in turn are used to construct more elaborate hypothesized neural connectivity patterns. Both approaches outperform standard successful measures of perceived image fidelity from the literature, as well as providing explanatory principles of similarity perception.
• Abstract（参考訳）: 初期の視覚のいくつかの生物学的メカニズムは比較的よく理解されているが、画像類似性の人間の判断を正確に予測し説明する能力についてはまだ評価されていない。 初期の視覚でよく研究された単純な接続パターンから、類似性の精神物理学の新しい形式化を導き、知覚的類似性判断の正確かつ説明的な説明を提供する微分幾何学を示す。 これらの予測は、人間の行動報告に対する単純な回帰によってさらに改善され、より精巧な仮説上の神経接続パターンを構築するために使用される。 どちらのアプローチも、文献から認識されるイメージの忠実さの標準的な評価基準を上回り、類似性知覚の説明原理を提供する。

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