针对立体图像质量预测准确性不足的问题,该文提出了一种结合空间域和变换域提取质量感知特征的无参考立体图像质量评价模型。在空间域和变换域分别提取输入的左、右视图的自然场景统计特征,并在变换域提取合成独眼图的自然场景统计特征...针对立体图像质量预测准确性不足的问题,该文提出了一种结合空间域和变换域提取质量感知特征的无参考立体图像质量评价模型。在空间域和变换域分别提取输入的左、右视图的自然场景统计特征,并在变换域提取合成独眼图的自然场景统计特征,然后将其输入到支持向量回归(SVR)中,训练从特征域到质量分数域的预测模型,并以此建立SIQA客观质量评价模型。在4个公开的立体图像数据库上与一些主流的立体图像质量评价算法进行对比,以在LIVE 3D Phase I图像库中的性能测试为例,Spearman秩相关系数、皮尔逊线性相关系数和均方根误差分别达到0.967,0.946和5.603,验证了所提算法的有效性。展开更多
基于快速序列视觉呈现(rapid serial visual presentation,RSVP)范式的目标图像检索借助于人脑在看到目标图像时产生的事件相关电位(event-related potentials,ERP)来完成复杂目标图像检索。在应用RSVP范式进行复杂目标图像检索时存在...基于快速序列视觉呈现(rapid serial visual presentation,RSVP)范式的目标图像检索借助于人脑在看到目标图像时产生的事件相关电位(event-related potentials,ERP)来完成复杂目标图像检索。在应用RSVP范式进行复杂目标图像检索时存在跨时段甚至跨被试的问题。对此,本文提出了一种面向跨被试RSVP的多特征低维子空间嵌入的ERP检测方法,首先采用迁移学习方法中的欧式空间对齐对不同被试的数据进行对齐,其次将来自不同空间的特征分别进行有监督降维、重构。最终采用留一被试法作为检验方法、平衡准确率作为评价指标,在PhysioNetRSVP数据集以及清华RSVP数据集下共计14个长度分段中,有12个长度分段达到最优分类结果。结果表明本文提出的多特征低维子空间嵌入方法能够有效提升ERP检测时的稳定性。展开更多
文摘针对立体图像质量预测准确性不足的问题,该文提出了一种结合空间域和变换域提取质量感知特征的无参考立体图像质量评价模型。在空间域和变换域分别提取输入的左、右视图的自然场景统计特征,并在变换域提取合成独眼图的自然场景统计特征,然后将其输入到支持向量回归(SVR)中,训练从特征域到质量分数域的预测模型,并以此建立SIQA客观质量评价模型。在4个公开的立体图像数据库上与一些主流的立体图像质量评价算法进行对比,以在LIVE 3D Phase I图像库中的性能测试为例,Spearman秩相关系数、皮尔逊线性相关系数和均方根误差分别达到0.967,0.946和5.603,验证了所提算法的有效性。
文摘基于快速序列视觉呈现(rapid serial visual presentation,RSVP)范式的目标图像检索借助于人脑在看到目标图像时产生的事件相关电位(event-related potentials,ERP)来完成复杂目标图像检索。在应用RSVP范式进行复杂目标图像检索时存在跨时段甚至跨被试的问题。对此,本文提出了一种面向跨被试RSVP的多特征低维子空间嵌入的ERP检测方法,首先采用迁移学习方法中的欧式空间对齐对不同被试的数据进行对齐,其次将来自不同空间的特征分别进行有监督降维、重构。最终采用留一被试法作为检验方法、平衡准确率作为评价指标,在PhysioNetRSVP数据集以及清华RSVP数据集下共计14个长度分段中,有12个长度分段达到最优分类结果。结果表明本文提出的多特征低维子空间嵌入方法能够有效提升ERP检测时的稳定性。
