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Enregistrement W1527540471 · doi:10.1109/3dpvt.2004.106

Reliability and judging fatigue reduction in 3D perceptual quality estimation

2004· article· en· W1527540471 sur OpenAlexaff
Irene Cheng, Anup Basu

Notice bibliographique

RevueInternational Symposium on 3D Data Processing, Visualization and Transmission · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Video Quality Assessment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Computer scienceQuality (philosophy)PerceptionMetric (unit)GraphicsReliability engineeringArtificial intelligenceAffect (linguistics)Reduction (mathematics)Image qualityTexture (cosmology)Computer visionHuman–computer interactionImage (mathematics)EngineeringMathematicsPsychologyComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many factors, such as the number of vertices and the resolution of texture, can affect the display quality of 3D objects. When the resources of a graphics system are not sufficient to render the ideal image, degradation is inevitable. It is therefore important to study how individual factors will affect the overall quality, and how the degradation can be controlled given limited resources. In this paper, the essential factors determining the display quality are reviewed. We provide more details on our earlier presentation [Y. Pan et al., (2003)] on integrating two important ones, resolution of texture and resolution of mesh, to model a perceptual metric. We then present a preliminary study of the reliability of the perceptual experiments. Experiments demonstrate that the reliability of our user evaluations to be quite high. Finally, we also propose an approach for reducing user fatigue while performing perceptual quality evaluations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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