画像品質評価を実務で活用するための
画像品質高精度評価するノウハウ
~PSNR(リファレンス型)から
最新の畳み込みニューラルネットワーク法(ノンリファレンス型)まで~
【WEB受講可能】

画像の品質評価,客観評価方法,フルリファレンス型,ノンリファレンス型,
深層学習の基礎・応用など1枚の画像から,画質の評価値を一瞬で
人間の主観評価値と同じ値を出す技術について,詳しく解説する特別セミナー!!
講師
埼玉大学 大学院 理工学研究科 数理電子情報部門 教授 工学博士 島村 徹也 先生
日時

2020/11/25(水) 10:00 ~ 16:30

会場

連合会館 (東京・お茶の水)

会場案内
受講料 (消費税等込み)1名:49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:44,000円
講師
埼玉大学 大学院 理工学研究科 数理電子情報部門 教授 工学博士 島村 徹也 先生
日時 2020/11/25(水) 10:00 ~ 16:30
会場

連合会館 (東京・お茶の水)

会場案内
受講料 (消費税等込み)1名:49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:44,000円
受講形式
 会場・WEB

予備知識
 高校程度の簡単な数学

習得知識
  1枚の画像から,画質の評価値を一瞬で人間の主観評価値と同じ値を出す技術を習得
 1)画像処理の基礎
 2)画質の主観評価および客観評価方法
 3)深層学習の基礎と応用  等々

講師の言葉
 今、産業界で、画像の品質を高精度に計測する方法が求められております。
これまでの、多くの人に評価値を求め、それらを集計していく主観的評価方法から、
コンピュータに自動的に評価値を算出してもらう客観的評価法へとシフトして行っています。
 しかしながら、特に国内では、客観的評価方法の中のPSNRなどのごく限られた評価方法しか
用いられていないことがよくありますが、現在では様々な方法が存在してします。
 本セミナーでは、その基礎から最先端の方法までを丁寧に解説し、どのような利用の仕方が
あるのかの理解を深めて頂くことを目的と致します。画像品質の客観的評価方法は、元画像を
利用するスタイルによって、リファレンス型、低減リファレンス型、ノンリファレンス型に
区分できます。それぞれに特徴があり、それらを解説していきますが、講師のこれまでの音声、
画像にまたがる研究の知見から、リファレンス型においては、組み合わせ法という高精度な結果
が得られる方法の紹介も致します。
 また、1枚の画像のみが与えられたときに、1000人分の主観評価値と同じ値を算出する、
ノンリファレンス型の畳み込みニューラルネットワーク法を講師の研究グループが研究開発した
のですが、その内容をご紹介致します。デモもお見せする予定です。 
このような方法を用いると、大量の画像の中から、高品質な画像のみを自動抽出したり、画像の
品質の順位付けを自動に行ったりすることができるようになります。画像処理手法の研究や
コーデックの開発などにも出力画像の評価が必要です。場合によると、特定の劣化パターンに対応
する評価が必要かもしれません。
比較的軽視されている感がある画像の品質評価について、講師の持っている知見をできる限り
お伝えできればと考えております。

プログラム

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
 3.2 SSIM
 3.3 FSIM
 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
 5.2 最近の方法

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 フェイク画像の発見
 6.4 車載などの動画へ利用
 6.5 その他各種

7 今後の発展

講師紹介
 1986年 慶應義塾大学理工学部卒。
 1991年 慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程了、工学博士
 1991年 埼玉大学工学部情報工学科助手
 1995年 ラフバラ大学、1996年ベルファーストクイーンズ大学(ともにイギリス)客員研究員
 1998年 埼玉大学助教授
 2007年 埼玉大学教授
所属学会等
 IEEE, アメリカ音響学会、日本音響学会、電子情報通信学会、信号処理学会、電気学会 会員
 現在、信号処理学会編集長