論文の概要: Helping Visually Impaired People Take Better Quality Pictures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08066v1
• Date: Sun, 14 May 2023 04:37:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 17:53:24.597863
• Title: Helping Visually Impaired People Take Better Quality Pictures
• Title（参考訳）: 視覚障害者の画質向上を助ける
• Authors: Maniratnam Mandal, Deepti Ghadiyaram, Danna Gurari, and Alan C. Bovik
• Abstract要約: 我々は、視覚障害者が共通の技術的歪みの発生を最小限に抑えるためのツールを開発する。 また、ユーザによる品質問題の緩和を支援する、プロトタイプのフィードバックシステムも作成しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.03016269364854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Perception-based image analysis technologies can be used to help visually impaired people take better quality pictures by providing automated guidance, thereby empowering them to interact more confidently on social media. The photographs taken by visually impaired users often suffer from one or both of two kinds of quality issues: technical quality (distortions), and semantic quality, such as framing and aesthetic composition. Here we develop tools to help them minimize occurrences of common technical distortions, such as blur, poor exposure, and noise. We do not address the complementary problems of semantic quality, leaving that aspect for future work. The problem of assessing and providing actionable feedback on the technical quality of pictures captured by visually impaired users is hard enough, owing to the severe, commingled distortions that often occur. To advance progress on the problem of analyzing and measuring the technical quality of visually impaired user-generated content (VI-UGC), we built a very large and unique subjective image quality and distortion dataset. This new perceptual resource, which we call the LIVE-Meta VI-UGC Database, contains $40$K real-world distorted VI-UGC images and $40$K patches, on which we recorded $2.7$M human perceptual quality judgments and $2.7$M distortion labels. Using this psychometric resource we also created an automatic blind picture quality and distortion predictor that learns local-to-global spatial quality relationships, achieving state-of-the-art prediction performance on VI-UGC pictures, significantly outperforming existing picture quality models on this unique class of distorted picture data. We also created a prototype feedback system that helps to guide users to mitigate quality issues and take better quality pictures, by creating a multi-task learning framework.
• Abstract（参考訳）: 知覚に基づく画像分析技術は、視覚障害者が自動ガイダンスを提供することで、より高品質な写真を撮るのに役立つ。 視覚障害者が撮影した写真は、技術的品質(歪曲)と、フレーミングや美的構成といった意味的な品質の2つの品質問題の1つまたは両方に悩まされることが多い。 ここでは,ぼやけや露出不良,ノイズなど,一般的な技術的歪みの発生を最小限に抑えるためのツールを開発した。 我々は、セマンティック品質の相補的な問題に対処せず、その側面を将来の作業に残します。 視覚障害者が捉えた画像の技術的品質に対する実用的なフィードバックを評価・提供することの問題は、しばしば発生する重篤な歪みのため、十分に困難である。 視覚障がい者生成コンテンツ(vi-ugc)の技術的品質の分析と測定の課題を前進させるために,我々は,非常に大きくユニークな主観的画質と歪みデータセットを構築した。 LIVE-Meta VI-UGC Databaseと呼ばれるこの新しい知覚リソースには、実世界の歪んだVI-UGCイメージ40ドルと40ドルのパッチが含まれており、人間による知覚品質判断と27ドルの歪みラベルが記録されている。 この心理測定資源を用いて,局所的空間的品質関係を学習し,vi-ugc画像における最先端の予測性能を達成し,このユニークな歪画像データを用いた既存の画像品質モデルを著しく上回る,盲目画像品質および歪み予測器を開発した。 また,マルチタスク学習フレームワークを作成することで,ユーザによる品質問題軽減と品質画像の取得を支援するプロトタイプフィードバックシステムを開発した。

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