論文の概要: ARIQA-3DS: A Stereoscopic Image Quality Assessment Dataset for Realistic Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03112v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 15:35:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.5109
• Title: ARIQA-3DS: A Stereoscopic Image Quality Assessment Dataset for Realistic Augmented Reality
• Title（参考訳）: ARIQA-3DS:リアルな拡張現実のための立体視画像品質評価データセット
• Authors: Aymen Sekhri, Seyed Ali Amirshahi, Mohamed-Chaker Larabi,
• Abstract要約: 本稿では,ARIQA-3DSを用いた最初の大規模立体視画像品質評価データセットを提案する。 このデータセットは、現実世界のシーンの高解像度の立体オームニキャプチャーと、さまざまな拡張された前景を、透明度と劣化条件下で融合させる。 分析の結果,視力の低下は前景の劣化に起因し,透明度によって調節されるが,眼球運動と知覚の症状は観察中に進行するが,管理可能な増加を示すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.439002023615223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Augmented Reality (AR) technologies advance towards immersive consumer adoption, the need for rigorous Quality of Experience (QoE) assessment becomes critical. However, existing datasets often lack ecological validity, relying on monocular viewing or simplified backgrounds that fail to capture the complex perceptual interplay, termed visual confusion, between real and virtual layers. To address this gap, we present ARIQA-3DS, the first large stereoscopic AR Image Quality Assessment dataset. Comprising 1,200 AR viewports, the dataset fuses high-resolution stereoscopic omnidirectional captures of real-world scenes with diverse augmented foregrounds under controlled transparency and degradation conditions. We conducted a comprehensive subjective study with 36 participants using a video see-through head-mounted display, collecting both quality ratings and simulator-sickness indicators. Our analysis reveals that perceived quality is primarily driven by foreground degradations and modulated by transparency levels, while oculomotor and disorientation symptoms show a progressive but manageable increase during viewing. ARIQA-3DS will be publicly released to serve as a comprehensive benchmark for developing next-generation AR quality assessment models.
• Abstract（参考訳）: Augmented Reality (AR)技術が没入型消費者採用に向けて進むにつれ、厳格なQuality of Experience (QoE)アセスメントの必要性が重要となる。 しかし、既存のデータセットは、実層と仮想層の間の視覚的混乱と呼ばれる複雑な知覚的相互作用を捉えるのに失敗する単眼的な観察や単純化された背景に依存して、生態学的妥当性を欠くことが多い。 このギャップに対処するため、最初の大規模な立体視AR画像品質評価データセットであるARIQA-3DSを提示する。 1200個のARビューポートを備えるこのデータセットは、高解像度の立体視全方位撮影と、さまざまな拡張された前景を、透明度と劣化条件下で融合させる。 被験者36名を対象に,ビデオシースルーヘッドマウントディスプレイを用いた総合的な主観的研究を行い,品質評価とシミュレータ・シックネス指標の両方を収集した。 分析の結果,視力の低下は前景の劣化に起因し,透明度に変調されるのに対し,眼球運動や視力の低下は観察中に進行するが,管理可能な増加を示すことが明らかとなった。 ARIQA-3DSは、次世代のAR品質アセスメントモデルを開発するための包括的なベンチマークとして公開される。

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