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Titel: Computer Vision Performance and Image Quality Metrics : A Reciprocal Relation
VerfasserIn: Haccius, Christopher
Herfet, Thorsten
Sprache: Englisch
Titel: Second International Conference on Computer Science, Information Technology and Applications : Zurich, Switzerland, January 2-3, 2017
Startseite: 27
Endseite: 37
Verlag/Plattform: AIRCC Publishing Corporation
Erscheinungsjahr: 2017
Erscheinungsort: [Chennai, Tamil Nadu, India]
Konferenzort: Zürich
Freie Schlagwörter: Computer Vision Performance
Image Quality Assessment
Subjective Quality
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Computer vision algorithms are essential components of many systems in operation today. Predicting the robustness of such algorithms for different visual distortions is a task which can be approached with known image quality measures. We evaluate the impact of several image distortions on object segmentation, tracking and detection, and analyze the predictability of this impact given by image statistics, error parameters and image quality metrics. We observe that existing image quality metrics have shortcomings when predicting the visual quality of virtual or augmented reality scenarios. These shortcomings can be overcome by integrating computer vision approaches into image quality metrics. We thus show that image quality metrics can be used to predict the success of computer vision approaches, and computer vision can be employed to enhance the prediction capability of image quality metrics – a reciprocal relation.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.5121/csit.2017.70104
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-378281
hdl:20.500.11880/34230
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37828
ISBN: 9781921987618
Datum des Eintrags: 7-Nov-2022
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Thorsten Herfet
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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