今、Image Quality Assessmentが急速に進展し、普及し始めています。IQAと略して呼ばれるこの技術は、産業界では、特に海外において、画像の品質を高精度に計測する先端の方法として取り入れられつつあります。これまでの、多くの人に評価値を求め、それらを集計していく主観的評価方法から、現在では、コンピュータに自動的に評価値を算出してもらう客観的評価法へとシフトして行っています。しかしながら、特に国内では、客観的評価方法の中のPSNRなどのごく限られた評価方法しか用いられていないことがよくありますが、今では1枚の画像が与えられれば、その評価値を高精度に算出する様々な方法が存在してします。
　本セミナーでは、その基礎から最先端の方法までを丁寧に解説し、どのような利用の仕方があるのかの理解を深めて頂くことを目的と致します。

1. 画像の品質評価
   1. 主観評価
   2. 客観的評価
2. 客観的評価方法
   1. フルリファレンス型
   2. 低減リファレンス型
   3. ノンリファレンス型
3. フルリファレンス型
   1. PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
   2. SSIM (Structural Similarity)
   3. FSIM (Feature Similarity)
   4. 組み合わせ法
   5. その他
4. 低減リファレンス法
5. ノンリファレンス型
   1. 畳み込みニューラルネットワーク法 (CNN)
   2. BRISQUE (Blind/Referenceless Image Spatial QUality Evaluator)
   3. 最近の深層学習に基づく方法
6. 応用例
   1. 高品質な画像のみを自動選択
   2. 画像品質の自動順位付け
   3. 類似する画像の高速発見
   4. 車載などの動画へ利用
7. 今後の発展