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利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型
利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型
作者:
张竹青
蒋刚毅
邵枫
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
立体图像
视觉舒适度评价
偏好标签
偏好立体图像对(PSIP)
多核增强学习
偏好分类器
摘要:
目的 传统的立体视觉舒适度评价模型,在学习阶段一般采用回归算法,且需要大量的包含主观测试数据的训练样本,针对这个问题,提出一种利用多核增强学习分类算法的立体图像舒适度评价模型.方法 首先,考虑人们在实际观测图像时,对于先后观测到的不同图像进行相互比较的情况,将评价模型看成是偏好分类器,构造包含偏好标签的偏好立体图像对(PSIP),构成PSIP训练集;其次,提取多个视差统计特征和神经学模型响应特征;然后,利用基于AdaBoost的多核学习算法来建立偏好标签与特征之间的关系模型,并分析偏好分类概率(即相对舒适度概率)与最终的视觉舒适度之间的映射关系.结果 在独立立体图像库上,与现有代表性回归算法相比较,本文算法的Pearson线性相关系数(PLCC)在0.84以上,Spearman等级相关系数(SRCC)在0.80以上,均优于其他模型的各评价指标;而在跨库测试中,本文算法的PLCC、SRCC指标均优于传统的支持向量回归算法.结论 相比于传统的回归算法,本文算法具有更好的评价性能,能够更为准确地预测立体图像视觉舒适度.
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文献信息
篇名
利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型
来源期刊
中国图象图形学报
学科
工学
关键词
立体图像
视觉舒适度评价
偏好标签
偏好立体图像对(PSIP)
多核增强学习
偏好分类器
年,卷(期)
2016,(10)
所属期刊栏目
图像处理和编码
研究方向
页码范围
1328-1336
页数
9页
分类号
TN919
字数
6585字
语种
中文
DOI
10.11834/jig.20161007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
蒋刚毅
宁波大学信息科学与工程学院
180
2141
22.0
41.0
2
邵枫
宁波大学信息科学与工程学院
72
276
10.0
14.0
3
张竹青
宁波大学信息科学与工程学院
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研究主题发展历程
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立体图像
视觉舒适度评价
偏好标签
偏好立体图像对(PSIP)
多核增强学习
偏好分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
主办单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国图象图形学学会
北京应用物理与计算数学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-8961
CN:
11-3758/TB
开本:
大16开
出版地:
北京9718信箱
邮发代号:
82-831
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
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