Learning a referenceless stereopair quality engine with deep nonnegativity constrained sparse autoencoder

•A three-column deep non-negativity constrained sparse autoencoder is proposed for BSIQA.•Both feature evolution and feature mapping are addressed in a unified framework for BSIQA.•A Bayesian inference-based quality combination framework is used to derive 3D quality score. This paper proposes a no-r...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Pattern recognition Ročník 76; s. 242 - 255
Hlavní autoři:	Jiang, Qiuping, Shao, Feng, Lin, Weisi, Jiang, Gangyi
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.04.2018
Témata:	Deep learning Image quality assessment No-reference/referenceless Nonnegativity constrained Sparse autoencoder Stereoscopic 3D image Stereoscopic 3D image Deep learning Image quality assessment No-reference/referenceless Sparse autoencoder Nonnegativity constrained
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!