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#949
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
コンピュータビジョンの多くのタスクは人間の知覚と比較され，測定，評価されることが多い．それゆえ，人間がどのように画像のコンテンツと外観の歪みを検出し，処理して主観的なクオリティのスコアを得るかを理解し，モデル化することは画像研究にとって重要である．この研究では，人間が局所的な変化領域を検出する際の知覚的なしきい値を直接近似する方法を提案．
新規性
知覚的なデータと教師なし事前学習に基づいた局所的な画像変換の影響を検出する新たな方法の提案．実験から経験的な主観的な知覚的しきい値を持つデータセットの提供．
結果
図の右の行は，赤色と緑色がそれぞれnegative，positiveな検出されたしきい値を超える変化であることを示している．一方青色は，変化していないしきい値以下の領域であることを示している．実験では，モデルが実験的なしきい値と予測されたしきい値間の平均誤差が0.1148であったことを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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