Core Concepts
単一意見スコアから平均意見スコアを推定する効率的な方法を提案する。知覚相関を考慮し、参照画像との相対的な質の尺度を学習することで、平均意見スコアの推定精度を向上させる。
Abstract
本論文では、単一意見スコア(SOS)から平均意見スコア(MOS)を推定する効率的な手法を提案している。SOSは正規分布に従うと仮定し、MOSはその未知の期待値であると定式化する。ペアワイズ画像の知覚相関を考慮し、自己教師あり学習によって得られた質に関する特徴表現を用いて、2つの画像間の相対的な質の尺度を学習する。この相対的な質の尺度を用いて、現在の画像のMOSを別の参照画像のMOSと相対的な質の差として表現する。理想的には、どの参照画像を選択しても、現在の画像のMOSは変わらないという知覚恒常性制約を導入する。最終的に、この相対的な質の尺度のパラメータと現在の画像のMOS推定値を交互に最適化する。実験結果から、提案手法は効率的にバイアスの大きいSOSを校正し、SOSしか利用できない場合でも画質評価モデルの性能を大幅に向上させることが示された。
Stats
単一意見スコアを平均意見スコアに校正することで、TID2013データセットでは相関係数(SROCC)が9.87%、LIVEC データセットでは7.52%向上した。
単一意見スコアと平均意見スコアの誤差は、VCLデータセットでは最大150程度だったのに対し、提案手法では最大50程度に抑えられた。
Quotes
"単一意見スコアから平均意見スコアを推定する効率的な方法を提案する。知覚相関を考慮し、参照画像との相対的な質の尺度を学習することで、平均意見スコアの推定精度を向上させる。"
"理想的には、どの参照画像を選択しても、現在の画像のMOSは変わらないという知覚恒常性制約を導入する。"