文件名称:
基于卷积神经网络的立体图像舒适度客观评价
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：基于卷积神经网络模型，提出一种立体图像舒适度评价方法。该方法无须提前根据特定的任务从图像中人工提取具体的特征，而是模拟人脑处理机制对图像进行层次化的抽象处理，自主提取特征。该方法采用三通道卷积神经网络结构，分别对原始图像进行主成分分析，以及32×32、256×256两种尺度的分块处理得到三条通道的输入数据集，根据输入数据设计每条通道的网络结构。采用两种尺寸分块处理得到不同尺寸的图像块特征信息，采用主成分分析降维处理得到原始图像的整体信息。此外，通过随机丢弃、局部响应归一化等方法提升算法的评价性能。实验结果表明，以修正线性单元为激活函数、输出层用Softmax分类器，对天津大学TJU立体图像数据库中400幅不同舒适度等级的立体图像样本进行测试，等级分类率正确达94.52%，优于极限学习机、支持向量机算法。
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