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1.
This paper presents a novel No-Reference Video Quality Assessment (NR-VQA) model that utilizes proposed 3D steerable wavelet transform-based Natural Video Statistics (NVS) features as well as human perceptual features. Additionally, we proposed a novel two-stage regression scheme that significantly improves the overall performance of quality estimation. In the first stage, transform-based NVS and human perceptual features are separately passed through the proposed hybrid regression scheme: Support Vector Regression (SVR) followed by Polynomial curve fitting. The two visual quality scores predicted from the first stage are then used as features for the similar second stage. This predicts the final quality scores of distorted videos by achieving score level fusion. Extensive experiments were conducted using five authentic and four synthetic distortion databases. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms other published state-of-the-art benchmark methods on synthetic distortion databases and is among the top performers on authentic distortion databases. The source code is available at https://github.com/anishVNIT/two-stage-vqa. 相似文献
2.
针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性,引入图像的边缘特征,通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度,消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感,边缘相似度对加密等级高的图像不敏感,将两个评估方法进行自适应融合,提出[SLEES](Local Entropy and Edge Similarity,[SLEES])指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试,实验结果表明,[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性,评估范围更广。 相似文献
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6.
Aishwarya
Srivastava Siddhant Aggarwal Amy Apon Edward Duffy Ken Kennedy Andre Luckow Brandon Posey Marcin Ziolkowski 《Software》2020,50(6):868-898
We investigate the challenges of building an end-to-end cloud pipeline for real-time intelligent visual inspection system for use in automotive manufacturing. Current methods of visual detection in automotive assembly are highly labor intensive, and thus prone to errors. An automated process is sought that can operate within the real-time constraints of the assembly line and can reduce errors. Components of the cloud pipeline include capture of a large set of high-definition images from a camera setup at the assembly location, transfer and storage of the images as needed, execution of object detection, and notification to a human operator when a fault is detected. The end-to-end execution must complete within a fixed time frame before the next car arrives in the assembly line. In this article, we report the design, development, and experimental evaluation of the tradeoffs of performance, accuracy, and scalability for a cloud system. 相似文献
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8.
为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像,提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步:基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联,在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像;接下来在图像扩展检索中,采用基于SIFT特征的相似图像检索,利用之前得到的“种子”图像作为查询条件,在网络图像库中进行扩展检索,并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出,最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性,在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验,实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果,并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。 相似文献
9.
本文借助计算机中的视觉自动检测技术来测量在果实表面的着色度,并对该颜色进行了分级,进一步的对颜色进行分析与研究,进而来获得出最终的水果果实的彩色图像,进一步的分析出对应的结果。因此,在本文中,对果实表面颜色进行了全面综合的分析与研究,进而来得出对应的果实颜色分级标准和原则。 相似文献
10.
针对农田、野外环境中无人工标记情况下的导航问题,提出了一种基于虚拟导航线的农业机器人精确视觉导航方法。该方法不需要铺设导航线或者路标即可引导机器人行走直线。首先,根据需求确定需要跟踪的目标区域,之后控制机器人调整方向直到目标移至视野中央;其次,根据机器人和目标的位置确定参照目标,并依据两个目标的位置确定虚拟导航线;然后,动态更新导航线,并结合虚拟定标线和虚拟导航线确定偏移角度和偏移距离;最后,利用偏移参数构建模糊控制表,并以此实现对机器人旋转角度和行走速度的调整。实验结果表明,该算法能较为精确地实现对导航路线的识别,进而利用模糊控制策略使机器人沿直线向目标行走,且导航精度在10 cm以内。 相似文献