Open Shinosuke7110 opened 1 year ago
概要 従来のブラインドあるいはノーリファレンス（NR）映像品質評価（VQA）モデルは、主に自然シーン統計（NSS）から抽出した特徴に依存しているが、画像統計が空間領域で定常であるという仮定のもとで行われている。これらのモデルのいくつかは、標準的な画像で非常に成功しています。しかし、バーチャルリアリティ（VR）アプリケーションでは、高空間解像度・高時間解像度のコンテンツや視線方向の実用的な測定方法が利用可能になったため、焦点映像圧縮が再び注目され、空間可変品質評価の概念が注目されている。映像圧縮による歪みは偏心量の増加とともに大きくなり、自然な情景の統計量が空間的に変化していることが示唆されている。本研究では、映像圧縮／ストリーミングアルゴリズムの開発に向けて、自然シーン統計量（NSS）と自然映像統計量（NVS）の新しいモデルに基づく無参照（NR）映像品質評価モデル（FOVQA）を考案した。具体的には、平均減算コントラスト正規化（MSCN）係数と近傍MSCN係数の積の空間変数一般化ガウス分布（SV-GGD）モデルと空間変数非同期一般化ガウス分布（SVAGGD）モデルをそれぞれ展開する。我々は、放射状基底特徴量と、知覚的に厄介な急速な品質低下を捉える他の特徴量を抽出する、Foveatedビデオ品質予測器を考案する。FOVQAは、2D LIVE-FBT-FCVRデータベースにおいて、他の主要なFIQA ／ VQAモデルと比較して、最先端（SOTA）の性能を達成することがわかりました。 FOVQAの実装は、http:／live.ece.utexas.edu／research／Quality／FOVQA.zipで公開されている。 索引用語-映像品質評価、無基準映像品質評価、空間変動自然シーン統計量、バーチャルリアリティ
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Authur 筆者
Motivation なぜやろうとしたか
Method 手法
Insight 結果
Contribution 貢献の要約
Keyword 新しいキーワードなど
Unknown 何が今だ不明か
Reflection 考察
Reference 関連研究
概要 従来のブラインドあるいはノーリファレンス（NR）映像品質評価（VQA）モデルは、主に自然シーン統計（NSS）から抽出した特徴に依存しているが、画像統計が空間領域で定常であるという仮定のもとで行われている。これらのモデルのいくつかは、標準的な画像で非常に成功しています。しかし、バーチャルリアリティ（VR）アプリケーションでは、高空間解像度・高時間解像度のコンテンツや視線方向の実用的な測定方法が利用可能になったため、焦点映像圧縮が再び注目され、空間可変品質評価の概念が注目されている。映像圧縮による歪みは偏心量の増加とともに大きくなり、自然な情景の統計量が空間的に変化していることが示唆されている。本研究では、映像圧縮／ストリーミングアルゴリズムの開発に向けて、自然シーン統計量（NSS）と自然映像統計量（NVS）の新しいモデルに基づく無参照（NR）映像品質評価モデル（FOVQA）を考案した。具体的には、平均減算コントラスト正規化（MSCN）係数と近傍MSCN係数の積の空間変数一般化ガウス分布（SV-GGD）モデルと空間変数非同期一般化ガウス分布（SVAGGD）モデルをそれぞれ展開する。我々は、放射状基底特徴量と、知覚的に厄介な急速な品質低下を捉える他の特徴量を抽出する、Foveatedビデオ品質予測器を考案する。FOVQAは、2D LIVE-FBT-FCVRデータベースにおいて、他の主要なFIQA ／ VQAモデルと比較して、最先端（SOTA）の性能を達成することがわかりました。 FOVQAの実装は、http:／live.ece.utexas.edu／research／Quality／FOVQA.zipで公開されている。 索引用語-映像品質評価、無基準映像品質評価、空間変動自然シーン統計量、バーチャルリアリティ
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