【学术报告】Data mining for 3D image quality assessment

发布时间:2015-05-28  阅读次数:
 标题:Data mining for 3D image quality assessment

 

摘要:Evaluation for 3D quality of experience (QoE) is useful in many applications, and also crucial in all 3D-related signal processing algorithms and systems. Traditional 2D quality criterion (e.g., MSE, PSNR, and SSIM) will be not beneficial to the 3D perceptual quality. Therefore, in this talk, we will first introduce the perceptual problems in 3D vision, and explore some 3D perceptual visual quality metrics. Then, the new trends in data mining, are to be highlighted and explored in full-reference (FR) and no-reference (NR) 3D-IQA metrics.

 

报告人简介

邵枫,宁波大学信息学院教授、博导。2007年毕业于浙江大学信电系获博士学位。已录用发表SCI检索论文30多篇,包括国际权威期刊IEEE汇刊(IEEE TIP, IEEE TMM, IEEE TCYB, IEEE TBC)等。授权国家发明专利30余项。作为项目负责人主持国家自然科学基金(青年项目、面上项目)、教育部博士点基金等多项。先后获浙江省151人才工程第三层次培养对象(2010)、宁波市领军和拔尖人才工程第二层次培养对象(2015)等。目前从事多媒体信号处理与通信等的研究,主要研究方向包括3D视频系统编码与传输、3D图像质量评价等。

 

时间:201561日下午1330

地点:济事楼308右(计算机视觉实验室)

邀请人:张林

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