Comprehensive Framework for Evaluation of Stereo Correspondence Solutions in Immersive Augmented and Virtual Realities
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a comprehensive approach for the evaluation of hardware and software solutions to support stereo vision and depth-dependent interactions based on the specific requirements of the human visual system within the context of augmented reality applications is presented. To evaluate stereo correspondence solutions in software, we present an evaluation model that integrates existing metrics of stereo correspondence algorithms with additional metrics that consider human factors that are relevant in the context of outdoor augmented reality systems. Our model provides modified metrics of stereoacuity, average outliers, disparity error, and processing time. These metrics have been modified to provide more relevant information with respect to the target application. We illustrate how this model can be used to evaluate two stereo correspondence methods: the OpenCV implementation of the semi-global block matching, also known as SGBM, which is a modified version of the semi-global matching by Hirschmuller; and ADCensusB, our implementation of ADCensus, by Mei et al.. To test these methods, we use a sample of fifty-two image pairs selected from the Kitti stereo dataset, which depicts many situations typical of outdoor scenery. Further on, we present an analysis of the effect and the trade-off of the post processing steps in the stereo algorithms between the accuracy of the results and performance. Experimental results show that our proposed model can provide a more detailed evaluation of both algorithms. To evaluate the hardware solutions, we use the characteristics of the human visual system as a baseline to characterize the state-of-the-art in equipment designed to support interactions within immersive augmented and virtual reality systems. The analysis suggests that current hardware developments have not yet reached the point where their characteristics adequately match the capabilities of the human visual system and serves as a reference point as to what are the desirable characteristics of such systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».