【誤訳訂正書】
【提出日】令和1年5月10日(2019.5.10)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
図６は、１つの実施形態によるリファレンス画像に対する歪み画像の画像品質を評価するための畳み込みニューラルネットワークをトレーニングする方法６００のステップを示すフローチャートである。ステップ６０２において、歪み画像及びリファレンス画像のペア（利用可能な全Ｔ個のペアのうちのｉ番目のペア）が、パラメータの以前に選択されたセットによって特徴付けられるネットワークへの入力として受けられる。ステップ６０４において、歪み画像及びリファレンス画像がネットワークを通じて処理される。ステップ６０６において、畳み込みニューラルネットワークによって計算された出力類似性スコアＳｃと、観る人によって知覚される、画像の当該ペアに対して予測された類似性スコアメトリックＳｐとの間の比較に応じて、ネットワークパラメータが目的関数を用いて調整される。ステップ６０８において、未だ処理されていないトレーニング画像の他のペアが利用可能であるかどうか判定される。利用可能である場合、このような１つのペアがステップ６０２及び６０４を通じて処理されて、ステップ６０６において、ネットワークパラメータが更に調整され、ステップ６０８において、全てのトレーニング画像ペアの処理が完了したかどうかの更なる判定が行われる。ステップ６０８において、全てのトレーニング画像の処理が完了したと判定されると、ニューラルネットワークがトレーニングされたとみなすことができる。場合によっては、トレーニング画像は、トレーニングを改善するために２回以上ネットワークに提供されてもよい。トレーニング画像が処理される順序はランダムであってもよい。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リファレンス画像に対する歪み画像の画像品質を評価するシステムであって、前記システムが、前記歪み画像及び前記リファレンス画像を入力として受け入れて画像品質のメトリックを出力として提供する畳み込みニューラルネットワークを備える、システム。
【請求項２】
前記畳み込みニューラルネットワークが複数の層を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記複数の層が、
前記歪み画像及び前記リファレンス画像の各々を構成する画像パッチに正規化関数を適用して、正規化歪み画像及び正規化リファレンス画像を提供するよう構成された入力層と、
Ｎ１フィルタを用いて前記正規化歪み画像及び前記正規化リファレンス画像の各々を畳み込み、１つのフィルタ処理された正規化歪み画像と１つの対応するフィルタ処理された正規化リファレンス画像とを各々が含む特徴マップのＮ１（１よりも大きい整数）個のペアを提供するよう構成された畳み込み層と、
を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の層が更に、
前記歪み画像及び前記リファレンス画像の各々から提供される前記Ｎ１個の特徴マップのＮ２個の線形結合を計算して、フィルタ処理された正規化歪み画像の１つの組み合わせと、フィルタ処理された正規化リファレンス画像の対応する１つの組み合わせとを各々が含む結合特徴マップのＮ２（１よりも大きい整数）個のペアを提供するよう構成された線形結合層と、
前記結合特徴マップのＮ２個のペアのうちの異なるものからの対応するピクセルに各々が基づいたＮ２個の類似性マップを計算するよう構成された類似性計算層と、
前記Ｎ２個の類似性マップの各々について平均プーリングを適用して、Ｎ２個の類似性入力値を提供するよう構成されたプーリング層と、
を備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の層が更に、
前記Ｎ２個の類似性入力値に作用して、Ｍ個（Ｎ２よりも大きい整数）の隠れノード値を提供するよう構成された全結合層と、
前記Ｍ個の隠れノード値を単一の出力ノードにマップして、画像品質のメトリックを提供するよう構成された線形回帰層と、
を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
Ｎ１＝Ｎ２であり、Ｎ１＝１０である、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
Ｍ＝８００である、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記畳み込み層によって前記特徴マップのＮ１個のペアが前記複数の層の後続の層に提供される前に、前記特徴マップのＮ１個のペアの各ノードにおいて二乗活性化関数が適用される、請求項３に記載のシステム。
【請求項９】
リファレンス画像に対する歪み画像の画像品質を評価する方法であって、前記方法が、  前記歪み画像及び前記リファレンス画像を処理して画像品質のメトリックとして提供するよう構成された畳み込みニューラルネットワークに対して、前記歪み画像及び前記リファレンス画像を入力するステップを含む、方法。
【請求項１０】
前記畳み込みニューラルネットワークによって実行される処理が、
前記歪み画像及び前記リファレンス画像の各々を構成する画像パッチに正規化関数を適用して、正規化歪み画像及び正規化リファレンス画像を提供するステップと、
Ｎ１フィルタを用いて前記正規化歪み画像及び前記正規化リファレンス画像の各々を畳み込み、１つのフィルタ処理された正規化歪み画像と１つの対応するフィルタ処理された正規化リファレンス画像とを各々が含む特徴マップのＮ１（１よりも大きい整数）個のペアを提供するステップと、
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記歪み画像及び前記リファレンス画像の各々から提供される前記Ｎ１個の特徴マップのＮ２個の線形結合を計算して、フィルタ処理された正規化歪み画像の１つの組み合わせと、フィルタ処理された正規化リファレンス画像の対応する１つの組み合わせとを各々が含む結合特徴マップのＮ２個のペアを提供するステップと、
前記結合特徴マップのＮ２個のペアのうちの異なるものからの対応するピクセルに各々が基づいたＮ２個の類似性マップを計算するステップと、
前記Ｎ２個の類似性マップの各々について平均プーリングを適用して、Ｎ２個の類似性入力値を提供するステップと、
を更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記Ｎ２個の類似性入力値を全結合層に入力して、Ｍ個（Ｎ２よりも大きい整数）の隠れノード値を提供するステップと、
回帰層を通じて前記Ｍ個の隠れノード値をマップして、画像品質のメトリックを提供するステップと、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
Ｍ＝８００である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
リファレンス画像に対する歪み画像の画像品質を評価するために畳み込みニューラルネットワークをトレーニングする方法であって、前記方法が、
前記畳み込みニューラルネットワークにおけるネットワークパラメータの現行のセットとしてネットワークパラメータの初期セットを選択するステップと、
歪み画像及び対応するリファレンス画像から各々がなる画像の複数のペアの各々について、計算された類似性スコアメトリックＳｃを提供するよう前記畳み込みニューラルネットワークを通じて前記画像のペアを処理するステップと、
前記計算された類似性スコアメトリックＳｃと前記ペアについての期待類似性スコアメトリックＳｐの比較に基づいて、前記ネットワークパラメータの現行のセットのうちの１又はそれよりも多い前記ネットワークパラメータを調整するステップと、
を含み、前記期待類似性スコアメトリックＳｐが、人間の知覚によって提供される、方法。
【請求項１５】
前記画像の各ペアが、歪み画像パッチＩｄｉｓ及びそのレファレンスパッチＩｒｅｆを含み、
前記画像のペアを処理するステップが、前記画像のペアを前記畳み込みニューラルネットワークに通して、サポートベクトル回帰（ＳＶＲ）目的関数を前記複数の画像パッチに適用することによって、結果として得られる歪みスコアメトリックＳを前記期待類似性スコアメトリックＳｐと比較するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ＳＶＲ目的関数が
【数１】
2018516412.tif 000001
式中Ｌεは次式で定義され、
【数２】
2018516412.tif 000002
式中εは調整可能な小さい正定数であり、ｎはトレーニングサンプルの数である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
確率的勾配降下法（ＳＧＤ）を用いてバックプロパゲーションを実行するステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記畳み込みニューラルネットワークを通じて前記画像のペアを処理するステップが、結合特徴マップを提供するよう、前記歪み画像及びリファレンス画像の各ペアから生成された特徴マップの線形結合を計算するステップを含み、
前記線形結合を計算するステップが、スパースバイナリマスクを用いて、前記計算に対する特徴マップの入力と前記計算からの前記結合特徴マップの出力との間の結合を制約するステップを含む、請求項１４に記載の方法。