論文の概要: Latent Factor Modeling of Users Subjective Perception for Stereoscopic 3D Video Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10039v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 12:13:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 18:56:13.588401
• Title: Latent Factor Modeling of Users Subjective Perception for Stereoscopic 3D Video Recommendation
• Title（参考訳）: 立体3次元映像推薦におけるユーザの主観的知覚の潜在要因モデリング
• Authors: Balasubramanyam Appina, Mansi Sharma, Santosh Kumar
• Abstract要約: 本稿では,潜在因子モデルに基づく立体3D映画のための新しいレコメンデーションシステムを提案する。 提案モデルは,Noma3ds1-cospad1 と LFOVIAS3DPh2 S3D ビデオ品質評価データセットを用いてトレーニングおよびテストを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.625685763759699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerous stereoscopic 3D movies are released every year to theaters and created large revenues. Despite the improvement in stereo capturing and 3D video post-production technology, stereoscopic artifacts which cause viewer discomfort continue to appear even in high-budget films. Existing automatic 3D video quality measurement tools can detect distortions in stereoscopic images or videos, but they fail to consider the viewer's subjective perception of those artifacts, and how these distortions affect their choices. In this paper, we introduce a novel recommendation system for stereoscopic 3D movies based on a latent factor model that meticulously analyse the viewer's subjective ratings and influence of 3D video distortions on their preferences. To the best of our knowledge, this is a first-of-its-kind model that recommends 3D movies based on stereo-film quality ratings accounting correlation between the viewer's visual discomfort and stereoscopic-artifact perception. The proposed model is trained and tested on benchmark Nama3ds1-cospad1 and LFOVIAS3DPh2 S3D video quality assessment datasets. The experiments revealed that resulting matrix-factorization based recommendation system is able to generalize considerably better for the viewer's subjective ratings.
• Abstract（参考訳）: 毎年多くの立体3D映画が劇場で公開され、大きな収入を生み出している。 立体撮影と3Dビデオのポストプロダクション技術の改善にもかかわらず、高予算映画でも視聴者の不快感を引き起こす立体的人工物が引き続き現れる。 既存の3Dビデオ品質測定ツールでは、立体画像やビデオの歪みを検出することができるが、これらのアーチファクトに対する視聴者の主観的な認識や、これらの歪みが自身の選択にどのように影響するかを考慮できない。 本論文では,鑑賞者の主観的評価と3D映像の歪みが好みに及ぼす影響を詳細に分析する潜在因子モデルに基づく立体的3D映画の推薦システムを提案する。 私たちの知る限りでは、これは視聴者の視覚的不快感と立体的アーティファクト知覚の間の相関を会計するステレオフィルムの品質評価に基づいて3D映画をお勧めする最初のモデルです。 提案モデルは,Noma3ds1-cospad1 と LFOVIAS3DPh2 S3D ビデオ品質評価データセットを用いてトレーニングおよびテストを行う。 実験の結果,行列分解に基づくレコメンデーションシステムは,視聴者の主観的評価をかなり向上させることができることがわかった。

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