DDH-QA: A Dynamic Digital Humans Quality Assessment Database

要約

近年、動的デジタル ヒューマン (DDH) の実世界への応用を推し進めるために多大な努力が払われてきました。
ただし、現在の品質評価研究のほとんどは、静的な 3D モデルの評価に焦点を当てており、通常はモーションの歪みを無視しています。
したがって、この論文では、DDHの知覚品質を包括的に研究するために、多様なモーションコンテンツと複数の歪みを含む大規模な動的デジタル人間品質評価（DDH-QA）データベースを構築します。
モデルベースの歪み (ノイズ、圧縮) とモーションベースの歪み (バインディング エラー、動きの不自然さ) の両方が考慮されます。
DDH を駆動するために 10 種類の共通モーションが使用され、最終的に合計 800 個の DDH が生成されます。
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レンダリングし、よく制御された主観的実験を実行します。
次に、最先端のビデオ品質評価 (VQA) メソッドを使用してベンチマーク実験を実施し、実験結果は、既存の VQA メソッドが DDH の知覚損失の評価に限界があることを示しています。

要約(オリジナル)

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.

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