SJTU-TMQA: A quality assessment database for static mesh with texture map

要約

近年、テクスチャ マップを備えた静的メッシュは、アニメーション、ゲーム、医療画像、文化遺産アプリケーションなど、さまざまなアプリケーションで 3D 形状の最も普及したデジタル表現の 1 つとなっています。
しかし、テクスチャ メッシュの品質評価に関する研究はほとんど行われていないため、メッシュの圧縮や強化などの品質重視のアプリケーションの開発が妨げられています。
この論文では、21 の参照メッシュと 945 の歪んだサンプルを含む大規模テクスチャ メッシュ品質評価データベース、つまり SJTU-TMQA を作成します。
メッシュは処理されたビデオ シーケンスにレンダリングされ、主観的な実験を行って平均意見スコア (MOS) を取得します。
MOS の内容と精度の多様性は、その異質性と信頼性を証明するものであることが示されています。
さまざまな種類の歪みが人間の知覚に及ぼす影響が実証されています。
13 の最先端の客観的指標が SJTU-TMQA で評価されます。
結果は、約 0.6 という最も高い相関関係を報告しており、より効果的な客観的な指標の必要性を示しています。
SJTU-TMQA は https://ccccby.github.io で入手できます。

要約(オリジナル)

In recent years, static meshes with texture maps have become one of the most prevalent digital representations of 3D shapes in various applications, such as animation, gaming, medical imaging, and cultural heritage applications. However, little research has been done on the quality assessment of textured meshes, which hinders the development of quality-oriented applications, such as mesh compression and enhancement. In this paper, we create a large-scale textured mesh quality assessment database, namely SJTU-TMQA, which includes 21 reference meshes and 945 distorted samples. The meshes are rendered into processed video sequences and then conduct subjective experiments to obtain mean opinion scores (MOS). The diversity of content and accuracy of MOS has been shown to validate its heterogeneity and reliability. The impact of various types of distortion on human perception is demonstrated. 13 state-of-the-art objective metrics are evaluated on SJTU-TMQA. The results report the highest correlation of around 0.6, indicating the need for more effective objective metrics. The SJTU-TMQA is available at https://ccccby.github.io

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