消除用户主观评价差异的电子商务信誉模型

为增强电子商务中信誉评估的客观性和准确性,采用信任平移方法设计用户主观评价差异消除算法,在此基础上构建动态的电子商务信誉管理模型,通过模拟实验验证该算法的准确性和有效性,并对实验结果进行分析,同时指出今后的研究方向。

基于小波第二级系数误差的图像质量评价模型

图像质量研究的目标是设计客观评价算法,它与主观评价有很强的相关性.本文根据人眼对图像高低频失真的敏感度不同,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,然后将两种失真量直接相乘得到客观评价值.实验结果表明,这种客观评价模型能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,与LIVE图库上差异主观评价分(DMOS)的线性相关性优于PSNR、LMSE和SSIM算法.

基于SVM和PSO的图像质量评价

为提高白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型图像的评价准确率,提出一种基于支持向量机和粒子群优化算法的图像质量评价方法。提取样本图像数据和确定评价指标,对样本数据进行预处理。利用粒子群优化算法选择最优参数,使用最优参数对训练集数据进行训练,对预测集数据进行预测分析,并建立图像质量评价模型。实验结果表明,与线性回归模型、BP神经网络模型等传统方法相比,该方法的评价准确率较高,能够准确地反映人眼对图像的视觉感知。

基于块效应的JPEG图像无参考质量评价

根据JPEG压缩图像产生的块效应,提出了一种简单的JPEG图像无参考质量评价方法。首先找出JPEG图像相邻失真块的边界位置,然后计算相邻块边界像素灰度差值的平方,同时累计边界像素的个数,最后利用简单的公式直接得到JPEG图像无参考质量评价值。对LIVE和TID2008数据库中.JPEG图像进行了实验,客观值与主观评价间的线性相关系数分别达到0.924 4和0.937 3。实验结果表明:该方法对不同的图像有良好的适应性。