論文の概要: A Multi-task convolutional neural network for blind stereoscopic image
quality assessment using naturalness analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09303v2
- Date: Fri, 18 Jun 2021 14:53:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-21 11:56:13.706049
- Title: A Multi-task convolutional neural network for blind stereoscopic image
quality assessment using naturalness analysis
- Title（参考訳）: 自然度解析を用いた視覚立体視品質評価のためのマルチタスク畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Salima Bourbia, Ayoub Karine, Aladine Chetouani, Mohammed El Hassouni
- Abstract要約: 本稿では,新しいマルチタスク深層学習手法を用いた視線立体視画像品質評価(NR-SIQA)の問題に対処する。
本稿では,これらの特徴を統合して,畳み込みニューラルネットワークによる参照のない立体画像の品質を推定する。
本手法は,ステレオ画像に適応した自然度解析に基づく特徴量予測と,その品質予測の2つのタスクを主課題とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.168683125043936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses the problem of blind stereoscopic image quality
assessment (NR-SIQA) using a new multi-task deep learning based-method. In the
field of stereoscopic vision, the information is fairly distributed between the
left and right views as well as the binocular phenomenon. In this work, we
propose to integrate these characteristics to estimate the quality of
stereoscopic images without reference through a convolutional neural network.
Our method is based on two main tasks: the first task predicts naturalness
analysis based features adapted to stereo images, while the second task
predicts the quality of such images. The former, so-called auxiliary task, aims
to find more robust and relevant features to improve the quality prediction. To
do this, we compute naturalness-based features using a Natural Scene Statistics
(NSS) model in the complex wavelet domain. It allows to capture the statistical
dependency between pairs of the stereoscopic images. Experiments are conducted
on the well known LIVE PHASE I and LIVE PHASE II databases. The results
obtained show the relevance of our method when comparing with those of the
state-of-the-art. Our code is available online on
https://github.com/Bourbia-Salima/multitask-cnn-nrsiqa_2021.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいマルチタスク深層学習手法を用いた視覚ステレオ画像品質評価(NR-SIQA)の問題に対処する。
立体視の分野では、情報は両眼現象と同様に左右の視点の間でかなり分布する。
本研究では,これらの特徴を統合し,畳み込みニューラルネットワークによる参照のない立体画像の品質を推定する。
本手法は,ステレオ画像に適応した自然度解析に基づく特徴量予測と,その品質予測の2つのタスクを主課題とする。
前者、いわゆる補助タスクは、品質予測を改善するために、より堅牢で関連する機能を見つけることを目的としている。
そこで我々は,複雑なウェーブレット領域における自然シーン統計モデルを用いて自然性に基づく特徴量を計算する。
立体画像間の統計的依存関係を捉えることができる。
LIVE PHASE I と LIVE PHASE II のデータベース上で実験を行った。
その結果,最新技術との比較において,本手法の妥当性が示された。
私たちのコードはhttps://github.com/bourbia-salima/multitask-cnn-nrsiqa_2021で利用可能です。
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