利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型

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.

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

所属期刊栏目：21

分类号：TN919

资助基金：国家自然科学基金项目61271021National Natural Science Foundation of China 61271021

在线出版日期：2016-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1328-1336