論文の概要: A No-Reference Quality Assessment Method for Digital Human Head
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16732v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 16:01:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 13:53:04.189906
- Title: A No-Reference Quality Assessment Method for Digital Human Head
- Title（参考訳）: デジタル人間の頭部の非参照品質評価法
- Authors: Yingjie Zhou, Zicheng Zhang, Wei Sun, Xiongkuo Min, Xianghe Ma,
Guangtao Zhai
- Abstract要約: 我々は、デジタルヒューマン品質評価(DHQA)を扱うトランスフォーマーに基づく新しいノリフレクション(NR)手法を開発した。
具体的には、デジタル人間の前方2次元投影を入力として描画し、特徴抽出に視覚変換器(ViT)を用いる。
次に,歪み型を共同分類し,デジタル人間の知覚品質レベルを予測するマルチタスクモジュールを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.17852258306602
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, digital humans have been widely applied in augmented/virtual
reality (A/VR), where viewers are allowed to freely observe and interact with
the volumetric content. However, the digital humans may be degraded with
various distortions during the procedure of generation and transmission.
Moreover, little effort has been put into the perceptual quality assessment of
digital humans. Therefore, it is urgent to carry out objective quality
assessment methods to tackle the challenge of digital human quality assessment
(DHQA). In this paper, we develop a novel no-reference (NR) method based on
Transformer to deal with DHQA in a multi-task manner. Specifically, the front
2D projections of the digital humans are rendered as inputs and the vision
transformer (ViT) is employed for the feature extraction. Then we design a
multi-task module to jointly classify the distortion types and predict the
perceptual quality levels of digital humans. The experimental results show that
the proposed method well correlates with the subjective ratings and outperforms
the state-of-the-art quality assessment methods.
- Abstract（参考訳）: 近年、デジタル人間は拡張/仮想現実(A/VR)に広く応用されており、視聴者は自由にボリュームコンテンツを観察し、対話することができる。
しかし、デジタル人間は、生成と送信の過程で様々な歪みで劣化する可能性がある。
さらに、デジタル人間の知覚的品質評価にはほとんど努力が払われていない。
そのため、デジタル人間質評価(DHQA)の課題に対処するため、客観的品質評価手法の実行が急務である。
本稿では,マルチタスク方式でDHQAを扱うためのTransformerに基づく新しいno-reference(NR)手法を提案する。
具体的には、デジタル人間の前方2次元投影を入力として描画し、特徴抽出に視覚変換器(ViT)を用いる。
そこで我々は,歪み型を共同分類し,デジタル人間の知覚品質レベルを予測するマルチタスクモジュールを設計した。
実験結果から,提案手法は主観評価とよく相関し,最先端の品質評価手法よりも優れていた。
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