論文の概要: Perceptual Quality Assessment for Digital Human Heads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09489v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 06:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 19:11:27.360703
• Title: Perceptual Quality Assessment for Digital Human Heads
• Title（参考訳）: デジタルヒューマンヘッドの知覚品質評価
• Authors: Zicheng Zhang, Yingjie Zhou, Wei Sun, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai
• Abstract要約: 走査型デジタルヒューマンヘッド(DHHs)のための最初の大規模品質評価データベースを提案する。 構築されたデータベースは、55の参照DHHと1,540の歪んだDHHと、主観評価からなる。 実験の結果,本手法は主要なFR測定値の最先端性能を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.801468849447126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital humans are attracting more and more research interest during the last decade, the generation, representation, rendering, and animation of which have been put into large amounts of effort. However, the quality assessment for digital humans has fallen behind. Therefore, to tackle the challenge of digital human quality assessment issues, we propose the first large-scale quality assessment database for scanned digital human heads (DHHs). The constructed database consists of 55 reference DHHs and 1,540 distorted DHHs along with the subjective ratings. Then, a simple yet effective full-reference (FR) projection-based method is proposed. The pretrained Swin Transformer tiny is employed for hierarchical feature extraction and the multi-head attention module is utilized for feature fusion. The experimental results reveal that the proposed method exhibits state-of-the-art performance among the mainstream FR metrics. The database and the method presented in this work will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: デジタル人間はこの10年間でますます研究の関心を惹きつけており、その生成、表現、レンダリング、アニメーションは大量の努力に費やされている。 しかし、デジタル人間の品質評価は遅れている。 そこで,デジタル人間品質評価の課題に取り組むために,スキャンされたデジタル人頭(dhhs)に対する最初の大規模品質評価データベースを提案する。 構築されたデータベースは、55の参照DHHと1,540の歪んだDHHと、主観評価からなる。 次に,単純かつ効果的なフルリファレンス(fr)投影法を提案する。 プリトレーニングされたスウィントランスを階層的特徴抽出に利用し、マルチヘッドアテンションモジュールを特徴融合に利用する。 実験の結果,本手法は主要なFR測定値の最先端性能を示すことがわかった。 この作業で提示されたデータベースとメソッドは公開されます。

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