论文部分内容阅读
目的传统的立体视觉舒适度评价模型,在学习阶段一般采用回归算法,且需要大量的包含主观测试数据的训练样本,针对这个问题,提出一种利用多核增强学习分类算法的立体图像舒适度评价模型。方法首先,考虑人们在实际观测图像时,对于先后观测到的不同图像进行相互比较的情况,将评价模型看成是偏好分类器,构造包含偏好标签的偏好立体图像对(PSIP),构成PSIP训练集;其次,提取多个视差统计特征和神经学模型响应特征;然后,利用基于Ada Boost的多核学习算法来建立偏好标签与特征之间的关系模型,并分析偏好分类概率(即相对