論文の概要: PointPCA+: Extending PointPCA objective quality assessment metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13880v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 10:05:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 00:21:50.222106
• Title: PointPCA+: Extending PointPCA objective quality assessment metric
• Title（参考訳）: PointPCA+: 客観的品質評価尺度の拡張
• Authors: Xuemei Zhou, Evangelos Alexiou, Irene Viola, Pablo Cesar
• Abstract要約: PointPCA+は、ポイントクラウド品質アセスメント(PCQA)メトリクスの知覚関連記述子のセットである。 PointPCA+は、より効率的に計算される既存の幾何学やテクスチャ記述子を豊かにしながら、幾何学データにのみPCAを使用する。 テストの結果,PointPCA+は,公開データセットから得られる主観的真理スコアに対して,予測的ハイパフォーマンスを実現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.674509064536047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A computationally-simplified and descriptor-richer Point Cloud Quality Assessment (PCQA) metric, namely PointPCA+, is proposed in this paper, which is an extension of PointPCA. PointPCA proposed a set of perceptually-relevant descriptors based on PCA decomposition that were applied to both the geometry and texture data of point clouds for full reference PCQA. PointPCA+ employs PCA only on the geometry data while enriching existing geometry and texture descriptors, that are computed more efficiently. Similarly to PointPCA, a total quality score is obtained through a learning-based fusion of individual predictions from geometry and texture descriptors that capture local shape and appearance properties, respectively. Before feature fusion, a feature selection module is introduced to choose the most effective features from a proposed super-set. Experimental results show that PointPCA+ achieves high predictive performance against subjective ground truth scores obtained from publicly available datasets. The code is available at \url{https://github.com/cwi-dis/pointpca_suite/}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,pointpca の拡張である pointpca+ という計算的単純化とディスクリプタ・リッチ・ポイント・クラウド品質評価(pcqa)指標を提案する。 完全参照PCQAのための点雲の幾何データとテクスチャデータの両方に適用したPCA分解に基づく知覚関連記述子セットを提案した。 PointPCA+は、より効率的に計算される既存の幾何学やテクスチャ記述子を豊かにしながら、幾何学データにのみPCAを使用する。 PointPCAと同様に、局所的な形状と外観特性をキャプチャする幾何学とテクスチャ記述子から個々の予測を学習ベースで融合することで、総品質スコアが得られる。 機能融合の前に、提案されたスーパーセットから最も効果的な機能を選択するために、機能選択モジュールが導入される。 実験結果から,PointPCA+は,公開データセットから得られた主観的真理値に対して高い予測性能を示した。 コードは \url{https://github.com/cwi-dis/pointpca_suite/} で入手できる。

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