Модель Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE)
brisqueModel
объект инкапсулирует модель, используемую, чтобы вычислить Изображение Blind/Referenceless Пространственное Качественное Средство анализа (BRISQUE) перцепционный качественный счет изображения. Объект содержит модель регрессора вектора поддержки (SVR).
Можно создать brisqueModel
объект с помощью следующих методов:
fitbrisque
— Обучите модель BRISQUE, содержащую пользовательскую обученную модель регрессора вектора поддержки (SVR). Используйте эту функцию, если у вас нет предварительно обученной модели.
brisqueModel
функция описана здесь. Используйте эту функцию, если у вас есть предварительно обученная модель SVR, или если модель по умолчанию достаточна для вашего приложения.
создает пользовательскую модель BRISQUE и устанавливает m
= brisqueModel(alpha
,bias
,supportVectors
,scale
)Alpha
, Bias
, SupportVectors
, и Scale
свойства. Необходимо обеспечить все четыре аргумента, чтобы создать пользовательскую модель.
Это затрудняет, чтобы предсказать хорошие значения свойств, не запуская стандартную программу оптимизации. Используйте этот синтаксис, только если вы создаете brisqueModel
объект с помощью предварительно обученной модели SVR с известными значениями свойств.
Регрессор вектора поддержки (SVR) вычисляет музыку регрессии к матрице предиктора X
как:
F
= G
X
, SupportVectors
) × Alpha
+ Bias
G
X
, SupportVectors
) n-by-m матрица продуктов ядра для строк n в X
и строки m в SupportVectors
. SVR имеет 36 предикторов, которые определяют количество столбцов в SupportVectors
.
SVR вычисляет продукт ядра между векторами x
и z
использование Kernel
X
шкала
Z
шкала
).
[1]
[2]