brisqueModel
Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE) モデル
説明
brisqueModel
オブジェクトは、イメージの Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE) 知覚的画質スコアを計算するために使用されるモデルをカプセル化します。オブジェクトには、サポート ベクター回帰 (SVR) モデルが含まれています。
作成
brisqueModel
オブジェクトは以下の方法を使用して作成できます。
fitbrisque
— カスタム学習させたサポート ベクター回帰 (SVR) モデルを含む BRISQUE モデルを学習させます。事前学習済みのモデルがない場合は、この関数を使用してください。ここで説明する関数
brisqueModel
。事前学習済みの SVR モデルがある、または用途に対して既定のモデルで十分な場合、この関数を使用してください。
説明
は、カスタム BRISQUE モデルを作成し、m
= brisqueModel(alpha
,bias
,supportVectors
,scale
)Alpha
、Bias
、SupportVectors
、および Scale
プロパティを設定します。カスタム モデルを作成するには、4 つすべての引数を指定する必要があります。
メモ
最適化ルーチンを実行せずに良好なプロパティ値を予測することは困難です。この構文は、既知のプロパティ値で事前学習済みの SVR モデルを使用して brisqueModel
オブジェクトを作成する場合にのみ使用してください。
プロパティ
例
アルゴリズム
サポート ベクター回帰 (SVR) は、予測子行列 X
の回帰スコアを次のように計算します。
F
= G
(X
,SupportVectors
) × Alpha
+ Bias
G
(X
,SupportVectors
) は、X
の n 行および SupportVectors
の m 行に対するカーネル積の n 行 m 列の行列です。SVR には 36 個の予測子があり、その予測子は SupportVectors
の列数を決定します。
SVR は、Kernel
(x
/Scale
、z
/Scale
) を使用してベクトル x
と z
間のカーネル積を計算します。
参照
[1]
[2]
バージョン履歴
R2017b で導入