論文の概要: Minimum Description Length Clustering to Measure Meaningful Image Complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14937v3
• Date: Sat, 19 Aug 2023 07:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 17:46:43.167972
• Title: Minimum Description Length Clustering to Measure Meaningful Image Complexity
• Title（参考訳）: 画像の複雑さを計測する最小記述長クラスタリング
• Authors: Louis Mahon, Thomas Lukasiewicz
• Abstract要約: 本稿では,階層的なパッチクラスタリングによる画像複雑性の指標を提案する。 最小記述長の原理を用いて、クラスタ数を決定し、特定の点を外れ値として指定し、ホワイトノイズを低いスコアに正しく割り当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.268245109828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing image complexity metrics cannot distinguish meaningful content from noise. This means that white noise images, which contain no meaningful information, are judged as highly complex. We present a new image complexity metric through hierarchical clustering of patches. We use the minimum description length principle to determine the number of clusters and designate certain points as outliers and, hence, correctly assign white noise a low score. The presented method has similarities to theoretical ideas for measuring meaningful complexity. We conduct experiments on seven different sets of images, which show that our method assigns the most accurate scores to all images considered. Additionally, comparing the different levels of the hierarchy of clusters can reveal how complexity manifests at different scales, from local detail to global structure. We then present ablation studies showing the contribution of the components of our method, and that it continues to assign reasonable scores when the inputs are modified in certain ways, including the addition of Gaussian noise and the lowering of the resolution.
• Abstract（参考訳）: 既存の画像複雑性指標は、有意義なコンテンツとノイズを区別できない。 これは、意味のある情報を含まないホワイトノイズ画像は、非常に複雑であると判断されることを意味する。 本稿では,パッチの階層的クラスタリングによる画像複雑性指標を提案する。 最小記述長の原理を用いて、クラスタ数を決定し、特定の点を外れ値として指定し、ホワイトノイズを低いスコアに正しく割り当てる。 提案手法は有意義な複雑性を測定するための理論的アイデアと類似性を有する。 我々は,7種類の異なる画像に対して実験を行い,最も正確なスコアを考慮されたすべての画像に割り当てることを示す。 さらに、クラスタ階層の異なるレベルを比較することで、ローカルディテールからグローバル構造まで、さまざまなスケールで複雑さがどのように現れるかが分かる。 次に,本手法の成分の寄与を示すアブレーション研究を行い,ガウス雑音の付加や分解能の低下など,入力が特定の方法で修正された場合でも妥当なスコアを付与し続けていることを示す。

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