Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 54 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG ẢNH SỬ DỤNG THIẾT BỊ ĐỌC CHUYỂN ĐỘNG MẮT

Tác giả: Nguyễn Mạnh Tuấn

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin, Kỹ thuật phần mềm

Nội dung tài liệu:
Luận văn này trình bày về việc xây dựng một phương pháp đánh giá chất lượng ảnh. Phương pháp này sử dụng thiết bị đọc chuyển động mắt để xác định trọng số của các vùng ảnh khác nhau, từ đó nâng cao hiệu quả đánh giá chất lượng ảnh. Nghiên cứu tập trung vào việc mô hình hóa phương pháp đánh giá chất lượng ảnh dựa trên đặc trưng thị giác, sử dụng mạng CNN (Convolutional Neural Network) và các công cụ, thiết bị hỗ trợ như Tobii Eye Tracker 4C. Luận văn cũng đi sâu vào phân tích các phương pháp đánh giá chất lượng ảnh hiện có, các số liệu đo lường hiệu suất và giới thiệu các công cụ, mô hình được sử dụng trong nghiên cứu.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cảm ơn
  • Lời cam đoan
  • Danh mục hình ảnh
  • Danh mục bảng biểu
  • Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
  • Mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về đánh giá chất lượng hình ảnh, giới thiệu thiết bị và các công cụ sử dụng trong nghiên cứu
    • 1.1. Đánh giá chất lượng hình ảnh
      • 1.1.1. Giới thiệu chung về đánh giá chất lượng hình ảnh
      • 1.1.2. Đánh giá chất lượng chủ quan
      • 1.1.3. Đánh giá chất lượng khách quan
      • 1.1.4. Một số đặc điểm của PSNR
      • 1.1.5. Đánh giá chất lượng hình ảnh theo đặc trưng thị giác
      • 1.1.6. Thước đo hiệu suất các phương pháp IQA
    • 1.2. Các thiết bị và công cụ được sử dụng trong nghiên cứu
      • 1.2.1. Thiết bị Tobii Eye Tracking 4C và Tobii Eye Tracking Core Software v2.16.5
      • 1.2.2. Tobii Core SDK
      • 1.2.3. Một số công cụ cơ bản
      • 1.2.4. Mô hình mạng Neural tích chập ResneXt
  • Chương 2: Xây dựng phần mềm và tiến hành thực nghiệm
    • 2.1. Xây dựng phần mềm
      • 2.1.1. Xây dựng phần mềm phục vụ thực nghiệm
      • 2.1.2. Sơ đồ tổng quát
      • 2.1.3. Lớp, đối tượng, sơ đồ lớp
      • 2.1.4. Biểu đồ hoạt động
      • 2.1.5. Cài đặt Tobii.Interaction.Framework
      • 2.1.6. Giao diện phần mềm
    • 2.2. Tổ chức thực nghiệm
      • 2.2.1. Căn chỉnh mắt với thiết bị Tobbi EyeTracking 4C
      • 2.2.2. Tiến hành thực nghiệm
      • 2.2.3. Một số khó khăn gặp phải trong quá trình thực nghiệm
  • Chương 3: Kết quả và đánh giá
    • 3.1. Dữ liệu thu được
      • 3.1.1. Dữ liệu điểm đánh giá chất lượng của từng ảnh trong bộ ảnh
      • 3.1.2. Dữ liệu điểm quan sát vào mỗi ảnh
    • 3.2. Sử dụng dữ liệu để học máy
      • 3.2.1. Kiến trúc CNN dự đoán trọng số
      • 3.2.2. Tiến hành huấn luyện dữ liệu
      • 3.2.3. Kết quả huấn luyện
    • 3.3. So sánh một số phương pháp đánh giá chất lượng ảnh và đánh giá phương pháp nghiên cứu
  • Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận văn
  • Kết luận
  • Tài liệu tham khảo