为了提高IQA的准确性已经利用学习算法来发现海量数据中的统计知识。图7b显示了基于学习的IQA框架其中学习了特征提取和融合模型。为了提高视觉质量的特征表示张等人128开发了一个稀疏域相似度SDS索引其中稀疏表示用于学习更有效的质量特征。同时分裂归一化变换DNT用于消除统计和感知冗余。由于深度神经网络在特征表示和非线性数据拟合方面的强大能力Kim和Lee48提出了一种基于深度学习的全参考IQA模型不

本段内容主要介绍了利用学习算法提高IQA准确性的方法和框架。其中，稀疏域相似度（SDS）索引和分裂归一化变换（DNT）被用于学习更有效的质量特征和消除统计和感知冗余。同时，基于深度学习的全参考IQA模型和多专家CNN模型也被提出来。虽然深度IQA模型在质量预测方面表现出色，但是它们高度依赖数据，在跨数据库验证中可能会出现准确性下降的情况。此外，训练深度IQA模型需要具有质量标签的大型数据集。具体内容可引用文中内容进行阐述。