論文の概要: Convolutional Neural Network for Blur Images Detection as an Alternative
for Laplacian Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07936v1
- Date: Thu, 15 Oct 2020 11:13:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 04:27:56.965646
- Title: Convolutional Neural Network for Blur Images Detection as an Alternative
for Laplacian Method
- Title(参考訳): ラプラシアン法に代わるBlur画像検出のための畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Tomasz Szandala
- Abstract要約: 本稿では,画像がぼやけているか否かを決定するために,深層畳み込みニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案し,評価する。
実験の結果,提案手法の有効性を実証し,決定論的手法と比較した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the prevalence of digital cameras, the number of digital images
increases quickly, which raises the demand for non-manual image quality
assessment. While there are many methods considered useful for detecting
blurriness, in this paper we propose and evaluate a new method that uses a deep
convolutional neural network, which can determine whether an image is blurry or
not. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme
and are compared to deterministic methods using the confusion matrix.
- Abstract(参考訳): デジタルカメラの普及に伴い、デジタル画像の数は急速に増加し、非手動画像品質評価の需要が高まる。
本稿では, 画像がぼやけているか否かを判定する深層畳み込みニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案し, 評価する。
提案手法の有効性を実験的に実証し,混乱行列を用いた決定論的手法と比較した。
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