Blindbildskvalitetsbedömning (BIQA) syftar till att förutsäga perceptuella bildkvalitetspoäng utan tillgång till referensbilder. De senaste BIQA-metoderna kräver vanligtvis att försökspersonerna gör poäng på ett stort antal bilder för att träna upp en robust modell. Emellertid, förvärv av bildkvalitetspoäng har flera begränsningar: 1) poäng är inte exakta, eftersom ämnen är oftast osäkra om vilka poäng mest exakt representerar den perceptuella kvaliteten på en given bild, 2) subjektiva bedömningar av kvalitet kan vara partiska av bildinnehåll, 3) kvalitetsskalor mellan olika distorsion kategorier är inkonsekvent, eftersom bilder som korrumperas av olika typer av distorsion utvärderas självständigt i subjektiva experiment, och 4) det är utmanande att få en stor skala databas, eller att utöka befintliga databaser, på grund av besväret med att samla in tillräckliga bilder i samband med olika typer av distorsion som har olika nivåer av nedbrytning, utbilda försökspersoner, genomföra subjektiva experiment, och justera mänskliga kvalitetsutvärderingar. För att bekämpa dessa begränsningar utforskar och utnyttjar detta papper preferenser bildpar (PIPs) såsom "kvaliteten på bild I a är bättre än bilden I b " för att träna en robust BIQA-modell. Preferensetiketten, som representerar den relativa kvaliteten på två bilder, är i allmänhet exakt och konsekvent och är inte känslig för bildinnehåll, distorsionstyp eller ämnesidentitet; sådana PIP kan genereras till mycket låg kostnad. Den föreslagna BIQA-metoden är en metod för att lära sig rangordna. Vi formulerar först problemet med att lära sig mappningen från bildfunktionerna till preferensetiketten som en av klassificeringarna. I synnerhet undersöker vi utnyttjandet av en flerkärnig inlärningsalgoritm baserad på grupp lasso (MKLGL) för att ge en lösning. En enkel men effektiv strategi för att uppskatta perceptuella bildkvalitetspoäng presenteras sedan. Experiment visar att den föreslagna BIQA-metoden är mycket effektiv och ger jämförbar prestanda med toppmoderna BIQA-algoritmer. Dessutom kan den föreslagna metoden enkelt utvidgas till att omfatta nya snedvridningskategorier.  Avbilda kvalitetsbedömning, lära sig att rangordna, flera kärna lärande, lärande preferenser, universell blind bildkvalitet bedömning.
Att lära sig rangordna föreslogs nyligen för bedömning av blindbildskvalitet i REF.
Learning to Rank for Blind Image Quality Assessment
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, VOL. 26, NO. 10, OCTOBER 2015, PP. 2275-2290', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}