論文の概要: Beyond MOS: Subjective Image Quality Score Preprocessing Method Based on Perceptual Similarity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19666v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 16:01:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 13:36:16.117780
- Title: Beyond MOS: Subjective Image Quality Score Preprocessing Method Based on Perceptual Similarity
- Title（参考訳）: MOSを超えて:知覚的類似性に基づく主観的画質スコア前処理法
- Authors: Lei Wang, Desen Yuan,
- Abstract要約: ITU-R BT.500、ITU-T P.910、ITU-T P.913は、当初の世論点をクリアするために標準化されている。
PSPは画像間の知覚的類似性を利用して、より注釈の少ないシナリオにおける主観的バイアスを軽減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.290956583394892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image quality assessment often relies on raw opinion scores provided by subjects in subjective experiments, which can be noisy and unreliable. To address this issue, postprocessing procedures such as ITU-R BT.500, ITU-T P.910, and ITU-T P.913 have been standardized to clean up the original opinion scores. These methods use annotator-based statistical priors, but they do not take into account extensive information about the image itself, which limits their performance in less annotated scenarios. Generally speaking, image quality datasets usually contain similar scenes or distortions, and it is inevitable for subjects to compare images to score a reasonable score when scoring. Therefore, In this paper, we proposed Subjective Image Quality Score Preprocessing Method perceptual similarity Subjective Preprocessing (PSP), which exploit the perceptual similarity between images to alleviate subjective bias in less annotated scenarios. Specifically, we model subjective scoring as a conditional probability model based on perceptual similarity with previously scored images, called subconscious reference scoring. The reference images are stored by a neighbor dictionary, which is obtained by a normalized vector dot-product based nearest neighbor search of the images' perceptual depth features. Then the preprocessed score is updated by the exponential moving average (EMA) of the subconscious reference scoring, called similarity regularized EMA. Our experiments on multiple datasets (LIVE, TID2013, CID2013) show that this method can effectively remove the bias of the subjective scores. Additionally, Experiments prove that the Preprocesed dataset can improve the performance of downstream IQA tasks very well.
- Abstract（参考訳）: 画像品質評価は、被験者が主観的な実験で提供した生の意見スコアに依存することが多い。
この問題に対処するため、ITU-R BT.500、ITU-T P.910、ITU-T P.913などの後処理手順が標準化され、当初の評価スコアが標準化された。
これらの手法では、アノテータに基づく統計的先行値を用いるが、画像自体に関する広範な情報を考慮していないため、アノテーションの少ないシナリオではパフォーマンスが制限される。
一般的に、画像の品質データセットは、通常、類似のシーンや歪みを含んでおり、被験者が画像を比較してスコアを採点するのは難しい。
そこで本稿では,主観的画像品質スコア前処理手法(PSP)を提案する。
具体的には,従来の画像と知覚的類似性に基づいて,主観的評価を条件付き確率モデルとしてモデル化する。
基準画像は、画像の知覚深度特徴の正規化ベクトルドット積に基づく近接探索により得られる隣接辞書によって記憶される。
そして、前処理されたスコアを、類似性正規化EMA(英語版)と呼ばれる潜在意識基準スコアの指数移動平均(EMA)によって更新する。
複数のデータセット (LIVE, TID2013, CID2013) に対する実験により, 本手法は主観的スコアのバイアスを効果的に除去できることを示した。
さらに、Experimentsは、Preprocesedデータセットが下流IQAタスクのパフォーマンスを非常に良く改善できることを証明している。
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