阅读笔记：Visual comfort assessment for stereoscopic images based on sparse coding with multi-scale dict

Visual comfort assessment for stereoscopic images based on sparse coding with multi-scale dictionaries
题目：基于多尺度稀疏编码字典的立体图像舒适度评价
方法步骤：1.建立舒适度级别的多尺度字典2.估计测试样本属于每个级别的概率3.寻找概率对应的权重系数，求最后的舒适度分数
传统方法的缺点：（传统方法是指，提取特征，训练回归方程），1.视差特征太简单，不足以描述复杂的人体感知2.很难获得充足的训练样本3.缺少直观明确的生物学解释
特征提取：视差特征：前%p视差的均值，后%p视差均值，视差对比度，视差离散度，视差偏度。神经活动：神经活动特征
整体框图：

公式：



数据库：IVY LAB和NBU
实验：1.在两个数据库的Plcc，Srocc，Rmse
2.交叉验证。