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Im Rahmen dieser Arbeit wird zunächst ein Überblick über die Grundlagen des maschinellen Lernens und über verschiedene Methoden der digitalen Bildqualitätsbewertung gegeben.
Eine dieser Methoden wird näher betrachtet und es werden mögliche Probleme für das Training von neuronalen Netzwerken, insbesondere von Netzwerken zur Bildqualitätsbewertung herausgearbeitet.
Dieses Problem wird quantifiziert und es werden zwei grundlegende Verfahren zur Lösung entworfen. Dabei wird jeweils ein separates Konzept entwickelt und ausgewertet.
Die beiden Ansätze werden in einem direkten Vergleich unter verschiedenen Gesichtspunkten gegenübergestellt und es wird der vielversprechendere davon ausgewählt.
Der ausgewählte Lösungsansatz wird implementiert und in ein bereits existierendes Netzwerk zur Bildqualitätsbewertung integriert. Die Leistung des modifizierten Netzwerkes wird mit dem Original verglichen.