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Discriminative Convolutional Neural Network for Image Quality Assessment with Fixed Convolution Filters 고정 컨볼루션 필터를 사용한 이미지 품질 평가를 위한 식별 컨볼루션 신경망

Motohiro TAKAGI, Akito SAKURAI, Masafumi HAGIWARA

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요약 :

현재 이미지 품질 평가(IQA) 방법에서는 평가를 위해 원본 이미지가 필요합니다. 그러나 최근에는 머신러닝을 활용한 IQA 방법이 제안되었습니다. 이러한 방법은 왜곡된 이미지와 이미지 품질 간의 관계를 자동으로 학습합니다. 본 논문에서는 참조 이미지가 필요하지 않은 딥러닝 기반의 IQA 방법을 제안합니다. 우리는 왜곡 예측과 고정 필터를 갖춘 컨벌루션 신경망이 IQA 정확도를 향상시킨다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.11 pp.2265-2266
발행일
2019/11/01
공개일
2019/08/09
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8272
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Motohiro TAKAGI
  Keio University
Akito SAKURAI
  Yokohama National University
Masafumi HAGIWARA
  Keio University

키워드