論文の概要: DDH-QA: A Dynamic Digital Humans Quality Assessment Database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12734v1
- Date: Sat, 24 Dec 2022 13:35:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 14:33:49.708687
- Title: DDH-QA: A Dynamic Digital Humans Quality Assessment Database
- Title（参考訳）: DDH-QA: 動的デジタル人間質評価データベース
- Authors: Zicheng Zhang, Yingjie Zhou, Wei Sun, Wei Lu, Xiongkuo Min, Yu Wang,
and Guangtao Zhai
- Abstract要約: 多様な動作内容と複数の歪みを有する大規模動的デジタル人文品質評価データベース(DDH-QA)を構築した。
DDHを駆動するために10種類の共通運動が使用され、最後に合計800個のDDHが生成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.35767933151893
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, large amounts of effort have been put into pushing forward
the real-world application of dynamic digital human (DDH). However, most
current quality assessment research focuses on evaluating static 3D models and
usually ignores motion distortions. Therefore, in this paper, we construct a
large-scale dynamic digital human quality assessment (DDH-QA) database with
diverse motion content as well as multiple distortions to comprehensively study
the perceptual quality of DDHs. Both model-based distortion (noise,
compression) and motion-based distortion (binding error, motion unnaturalness)
are taken into consideration. Ten types of common motion are employed to drive
the DDHs and a total of 800 DDHs are generated in the end. Afterward, we render
the video sequences of the distorted DDHs as the evaluation media and carry out
a well-controlled subjective experiment. Then a benchmark experiment is
conducted with the state-of-the-art video quality assessment (VQA) methods and
the experimental results show that existing VQA methods are limited in
assessing the perceptual loss of DDHs. The database will be made publicly
available to facilitate future research.
- Abstract（参考訳）: 近年,動的デジタルヒューマン(DDH)の現実的応用を推し進めるために,多大な努力が払われている。
しかしながら、現在のほとんどの品質評価研究は静的な3Dモデルの評価に重点を置いており、通常、動きの歪みを無視する。
そこで本稿では,DDHの知覚品質を包括的に研究するために,多様な動作内容と複数の歪みを有する大規模動的デジタルヒューマン品質評価(DDH-QA)データベースを構築した。
モデルに基づく歪み(ノイズ、圧縮)と運動に基づく歪み(結合誤差、運動不自然性)の両方を考慮する。
DDHを駆動するために10種類の共通運動が使用され、最後に合計800個のDDHが生成される。
その後、歪んだDDHのビデオシーケンスを評価メディアとして描画し、よく制御された主観的実験を行う。
次に,最新の映像品質評価法(VQA)を用いてベンチマーク実験を行い,既存のVQA法はDDHの知覚的損失を評価する場合に限られていることを示す。
データベースは、将来の研究を促進するために公開されます。
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