論文の概要: Treating Point Cloud as Moving Camera Videos: A No-Reference Quality Assessment Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14085v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 08:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 13:26:03.840299
• Title: Treating Point Cloud as Moving Camera Videos: A No-Reference Quality Assessment Metric
• Title（参考訳）: 移動カメラビデオとしてのポイントクラウドの扱い:非参照品質評価基準
• Authors: Zicheng Zhang, Wei Sun, Xiongkuo Min, Yu Fan, Guangtao Zhai
• Abstract要約: ポイントクラウドは3Dコンテンツのための最も広く使われているデジタル表現フォーマットの1つである。 ポイントクラウド品質評価(PCQA)の課題に対処するために、多くのPCQA手法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.932463998458864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Point cloud is one of the most widely used digital representation formats for 3D contents, the visual quality of which may suffer from noise and geometric shift during the production procedure as well as compression and downsampling during the transmission process. To tackle the challenge of point cloud quality assessment (PCQA), many PCQA methods have been proposed to evaluate the visual quality levels of point clouds by assessing the rendered static 2D projections. Although such projection-based PCQA methods achieve competitive performance with the assistance of mature image quality assessment (IQA) methods, they neglect the dynamic quality-aware information, which does not fully match the fact that observers tend to perceive the point clouds through both static and dynamic views. Therefore, in this paper, we treat the point clouds as moving camera videos and explore the way of dealing with PCQA tasks via using video quality assessment (VQA) methods in a no-reference (NR) manner. First, we generate the captured videos by rotating the camera around the point clouds through four circular pathways. Then we extract both spatial and temporal quality-aware features from the selected key frames and the video clips by using trainable 2D-CNN and pre-trained 3D-CNN models respectively. Finally, the visual quality of point clouds is represented by the regressed video quality values. The experimental results reveal that the proposed method is effective for predicting the visual quality levels of the point clouds and even competitive with full-reference (FR) PCQA methods. The ablation studies further verify the rationality of the proposed framework and confirm the contributions made by the quality-aware features extracted from dynamic views.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドは3Dコンテンツのための最も広く使われているデジタル表現フォーマットの1つであり、その視覚的品質は、製造プロセス中にノイズや幾何学的シフトに悩まされ、送信プロセス中に圧縮やダウンサンプリングを行う。 点雲品質評価(PCQA)の課題に対処するために、点雲の視覚的品質レベルを静的な2次元投影により評価する多くのPCQA手法が提案されている。 このようなプロジェクションベースのPCQA手法は、成熟した画像品質評価(IQA)手法の助けを借りて競合性能を達成するが、静的視点と動的視点の両方を通して点雲を知覚する傾向にあるという事実と完全に一致しない。 そこで本稿では,ポイントクラウドを移動カメラビデオとして扱うとともに,ビデオ品質評価(VQA)手法を非参照(NR)方式で使用することにより,PCQAタスクの処理方法について検討する。 まず、カメラを4つの円形経路を通して点雲の周りで回転させ、撮影したビデオを生成する。 次に,訓練可能な2D-CNNモデルと事前学習された3D-CNNモデルを用いて,選択したキーフレームとビデオクリップから空間的品質認識特徴を抽出する。 最後に、ポイントクラウドの視覚的品質は、後退したビデオの品質値で表される。 実験の結果,提案手法は点雲の視覚的品質レベルを予測するのに有効であり,全参照PCQA法と競合することがわかった。 アブレーション研究は,提案フレームワークの合理性をさらに検証し,ダイナミックビューから抽出した品質認識特徴による貢献を確認する。

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