[发明专利]基于卷积神经网络的立体图像舒适度评价方法在审
| 申请号： | 201711028899.8 | 申请日： | 2017-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN107909565A | 公开（公告）日： | 2018-04-13 |
| 发明（设计）人： | 李素梅;胡佳洁;朱兆琪;侯春萍 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理领域，为提出立体图像舒适度评价方法，实现无参考图像评价和更高的效率。为此，本发明采用的技术方案是，基于卷积神经网络的立体图像舒适度评价方法，将立体图像的左视图、右视图和视差图的信息合成为一幅图像作为网络输入，通过卷积神经网络模拟人类感知来对图像进行处理，最后通过全连接层的加权与拟合得出图片的舒适度值，其中，网络通过使用修正线性单元ReLU激活函数和局部响应归一化层，使网络更快的达到收敛。本发明主要应用于图像处理场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 立体 图像 舒适 评价 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的立体图像舒适度评价方法，其特征是，将立体图像的左视图、右视图和视差图的信息合成为一幅图像作为网络输入，通过卷积神经网络模拟人类感知来对图像进行处理，最后通过全连接层的加权与拟合得出图片的舒适度值，其中，网络通过使用修正线性单元ReLU激活函数和局部响应归一化层，使网络更快的达到收敛。
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