ノイズ間の類似性に基づく客観評価モデルの性能改善

摘要

画質評価（IQA：Image Quality Assessment）は多くの動画像を扱うアプリケーションにおいて重要である．IQAのゴールは人間の主観と一致し，且つ自動的に評価を行うことにある．長年に渡り，多くの研究者によってIQA 手法が提案されている．それらの手法の性能評価には画像データベースが用いられる．TID2013は複数のノイズの種類を持つIQAのためのデータセットである．我々はノイズの種類ごとに対応したIQAを適用することでIQAの精度が向上するという仮定に基づき，ノイズのクラスタリングによるIQA手法の性能改善を提案する．性能評価には4つのIQA手法を用い，すべての手法において提案法による性能の向上が見られた．