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Enregistrement W2952967990 · doi:10.48550/arxiv.1803.06248

3D Video Quality Metric for Mobile Applications

2018· preprint· en· W2952967990 sur OpenAlexaff
Amin Banitalebi-Dehkordi, Mahsa T. Pourazad, Panos Nasiopoulos

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Video Quality Assessment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric (unit)Computer scienceDistortion (music)Quality (philosophy)Computer visionVideo qualityArtificial intelligenceSubjective video qualityMobile deviceImage qualityImage (mathematics)EngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a new full-reference quality metric for mobile 3D content. Our method is modeled around the Human Visual System, fusing the information of both left and right channels, considering color components, the cyclopean views of the two videos and disparity. Our method is assessing the quality of 3D videos displayed on a mobile 3DTV, taking into account the effect of resolution, distance from the viewers eyes, and dimensions of the mobile display. Performance evaluations showed that our mobile 3D quality metric monitors the degradation of quality caused by several representative types of distortion with 82 percent correlation with results of subjective tests, an accuracy much better than that of the state of the art mobile 3D quality metric.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,148 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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