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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 485 - 488 (4page)
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현대의 고해상도 스트리밍 서비스는 사용자들로부터 높은 품질의 경험(QoE)을 필요로 한다. 높은 계산의 오버헤드를 위해 4K 스트리밍에서 비디오 품질에 대한 평가는 처리하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 기준 영상없이 영상 화질을 정확하게 예측하는 심층 학습 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)을 논의한다. CNN은 이미지 패치를 입력으로 삼아 기존 방식에서 채용한 수공예 기능을 사용하지 않고 공간 영역에서 작업하고 제안된 모델은 MOS(Mean Opinion Score) 범주의 모든 이미지를 분류하는 데 활용된다. 이 접근 방식은 KoniQ-10k 데이터 세트에서 적절한 성과를 달성하고 적절한 이미지를 적절한 범주로 분류하는 데 탁월한 일반화 능력을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Dataset
Ⅳ. Proposed Method
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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