Comfort Evaluation of 3D Movies Based on Parallax and Motion
Notice bibliographique
Résumé
The intensity of feeling and comfort are two contrasting aspects of 3D movies. This paper studies 3D comfort according to crosstalk, basic parallax, space motion, and depth of field based on pixels. A method for calculating 3D motion based on the XYZ axes is presented, and a pixel-based evaluation model of 3D comfort is established with parallax, motion, and other indexes. In order to support the production and evaluation process of 3D films, a 3D comfort evaluation tool is designed according to time series. As demonstrated experimentally, basic parallax, depth of field, and average crosstalk have certain impact on the entire 3D comfort, while space motion has a relatively salient effect. When applying our method, a steady control on 3D comfort is found in high-quality 3D films: About 92% of comfort is within the range of 1-3.5 points for Transformers: Age of Extinction (USA), whereas about 74% of comfort is within the range of 1-3.5 points for The Monkey King (China). Large depth of field for slow moving lens and small depth of field for fast moving lens were used in Avatar and Transformers, and these 3D art rules are not followed closely in The Monkey King. As a basic tool for 3D film production, our proposed method can be applied in creating, shooting, producing, and monitoring for a 3D film.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».