利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型

发布时间：2017-09-09 23:33

  本文关键词：利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型

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【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Ada Boost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。
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;
【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
【基金】：国家自然科学基金项目(61271021)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 第21卷/第10期/2016年10月张竹青,邵枫,蒋刚毅/利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型0引言3D显示技术和图像处理技术的研究与发展,适应了人们对基于3D内容的多媒体服务的强烈需求[1-3]。不同于2D视频,3D视频增加了场景的深度信息,极大提升了观看者身临其境的视觉体验质量

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本文编号：823416