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Enregistrement W3146621295 · doi:10.1002/jsid.1002

Subjective assessment of display stream compression for stereoscopic imagery

2021· article· en· W3146621295 sur OpenAlexafffund
Sanjida Sharmin Mohona, Laurie M. Wilcox, Robert S. Allison

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Information Display · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Video Quality Assessment
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésComputer scienceStereoscopyComputer visionLossless compressionArtificial intelligenceCodecUncompressed videoData compressionCompression (physics)Image compressionComputer graphics (images)Image processingVideo processingComputer hardwareImage (mathematics)Video tracking

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐resolution display bandwidth requirements often now exceed the capacity of display link channels necessitating compression. The goal of visually lossless compression codecs such as VESA DSC 1.2 is that viewers perceive no difference between the compressed and uncompressed images, maintaining long‐standing expectations of a lossless display link. Such low impairment performance is difficult to validate as artifacts are at or below sensory threshold. We have developed a 3D version of the ISO/IEC 29170‐2 flicker paradigm and used it to compare the effects of image compression in flat images presented in the plane of the screen (2D) to compression in flat images with a disparity offset from the screen (3D). We hypothesized that differences in the location and size of the compression errors between the disparate images in the 3D case would affect their visibility. The results showed that artifacts were often less visible in 3D compared to 2D viewing. These findings have practical applications with respect to codec performance targets and algorithm development for 3D movie, animation, and virtual reality content. In particular, higher compression should be attainable in stereoscopic compared to equivalent 2D images because of increased tolerance to artifacts that are binocularly unmatched or have disparity relative to the screen.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,311 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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