※本セミナーは開催日が11月15日から変更になりました
1 画像の品質評価
1.1 主観評価
1.2 客観的評価
2 客観的評価方法
2.1 フルリファレンス型
2.2 低減リファレンス型
2.3 ノンリファレンス型
3 フルリファレンス型
3.1 PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）
3.2 SSIM（Structural Similarity）
3.3 FSIM（Feature Similarity）
3.4 組み合わせ法
3.5 その他
4 低減リファレンス法
5 ノンリファレンス型
5.1 畳み込みニューラルネットワーク法（CNN）
5.2 BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial QUality Evaluator）
5.3 最近の深層学習に基づく方法
6 応用例
6.1 高品質な画像のみを自動選択
6.2 画像品質の自動順位付け
6.3 類似する画像の高速発見
6.4 車載などの動画へ利用
7 今後の発展