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Enregistrement W2169839492 · doi:10.1109/76.825717

Stereo image quality: effects of mixed spatio-temporal resolution

2000· article· en· W2169839492 sur OpenAlexaff
Lew B. Stelmach, Wa James Tam, Daniel V. Meegan, A. Vincent

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Video Quality Assessment
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligenceImage resolutionComputer visionImage qualityComputer scienceMathematicsTemporal resolutionImage (mathematics)OpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored the response of the human visual system to mixed-resolution stereo video-sequences, in which one eye view was spatially or temporally low-pass filtered. It was expected that the perceived quality, depth, and sharpness would be relatively unaffected by low-pass filtering, compared to the case where both eyes viewed a filtered image. Subjects viewed two 10-second stereo video-sequences, in which the right-eye frames were filtered vertically (V) and horizontally (H) at 1/2 H, 1/2 V, 1/4 H, 1/4 V, 1/2 H 1/2 V, 1/2 H 1/4 V, 1/4 H 1/2 V, and 1/4 H 1/4 V resolution. Temporal filtering was implemented for a subset of these conditions at 1/2 temporal resolution, or with drop-and-repeat frames. Subjects rated the overall quality, sharpness, and overall sensation of depth. It was found that spatial filtering produced acceptable results: the overall sensation of depth was unaffected by low-pass filtering, while ratings of quality and of sharpness were strongly weighted towards the eye with the greater spatial resolution. By comparison, temporal filtering produced unacceptable results: field averaging and drop-and-repeat frame conditions yielded images with poor quality and sharpness, even though perceived depth was relatively unaffected. We conclude that spatial filtering of one channel of a stereo video-sequence may be an effective means of reducing the transmission bandwidth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations192
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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