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J-GLOBAL ID：201702228812211483   整理番号：17A1266816

拡張視覚環境における静止画像経験予測に向けて【Powered by NICT】

Towards still image experience predictions in augmented vision settings

著者 (2件)： Bauman Brian (Department of Computer Science, Central Michigan University, Mount Pleasant, MI 48859) ,  Seeling Patrick (Department of Computer Science, Central Michigan University, Mount Pleasant, MI 48859)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCNC  ページ： 1038-1043  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広範囲応用シナリオの拡張現実感(AR)サービスの出現により,提供されたとき(圧縮)含量とユーザが経験した品質の相互作用がますます重要になっている。伝統的(不透明)媒体消費シナリオのための相互作用を明らかにした重要な研究努力が,拡張ビジョンシナリオへの応用は重要な課題を提起している。参照静止画像セット接地真実のために体感品質(QoE)に焦点を当てた。は非常に高い画質レベルから得られる限られたQoE利点であることを示した以前の知見を確認した。の主な寄与は,いくつかの一般的な客観的画質計量の最初の評価と不透明と提示ビジョン増強フォーマットにおけるQoEとの関係である。初めて,これらの計量に基づくQoEを予測する可能性の評価を提供した。小程度の線形回帰係数を正確に把握することができ,パラメータとして非参照画質計量を持つも行うことができるかなり正確に予測することを見出した。しかし,注目予測精度はまだデータセットから除去された画像内容と課題と変動することを示した。著者らの全体的な知見はまだ画像コンテンツの最適化されたデリバリーを行うためにARサービスプロバイダにより用いることができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 媒質 ,  線形性 ,  拡張現実感 ,  *画像 ,  *視覚 ,  品質 ,  *静止画像 ,  相互作用 ,  最適化 ,  画質 ,  *予測
準シソーラス用語： 映像コンテンツ ,  予測精度 ,  回帰係数 ,  体感品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  視覚 ,  環境 ,  静止画像 ,  経験 ,  予測