論文の概要: Comparative Studies of Unsupervised and Supervised Learning Methods based on Multimedia Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02446v1
• Date: Sat, 4 Mar 2023 16:11:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 19:39:09.823616
• Title: Comparative Studies of Unsupervised and Supervised Learning Methods based on Multimedia Applications
• Title（参考訳）: マルチメディア応用に基づく教師なし・教師なし学習法の比較研究
• Authors: Amitesh Kumar Singam, Benny L\"ovstr\"om, Wlodek J. Kulesza
• Abstract要約: 我々は、参照ビデオの品質評価は、参照ビデオが部分的に利用できる状況において最も必要とされるものであることを優先した。 我々の研究の関心は、人間の視覚的特徴に基づく1つのモデルに効果的な特徴を定式化し、融合することにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the mobile communication field, some of the video applications boosted the interest of robust methods for video quality assessment. Out of all existing methods, We Preferred, No Reference Video Quality Assessment is the one which is most needed in situations where the handiness of reference video is partially available. Our research interest lies in formulating and melding effective features into one model based on human visualizing characteristics. Our work explores comparative study between Supervised and unsupervised learning methods. Therefore, we implemented support vector regression algorithm as NR-based Video Quality Metric(VQM) for quality estimation with simplified input features. We concluded that our proposed model exhibited sparseness even after dimension reduction for objective scores of SSIM quality metric.
• Abstract（参考訳）: モバイル通信分野では、ビデオアプリケーションの一部は、ビデオ品質評価のための堅牢な手法の関心を高めた。 既存のすべての手法の中で、参照ビデオの品質評価は、参照ビデオが部分的に利用できる状況において最も必要である。 我々の研究の関心は、人間の視覚的特徴に基づく1つのモデルに効果的な特徴を定式化し、融合することにある。 本研究は,教師なし学習法と教師なし学習法の比較研究である。 そこで我々は, 簡易な入力特徴を持つ品質推定のために, NRベースのビデオ品質基準(VQM)としてサポートベクタ回帰アルゴリズムを実装した。 提案手法は,SSIM品質測定値の客観的スコアに対して,次元の縮小後も疎度を示した。

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