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J-GLOBAL ID：202202230597190964   整理番号：22A0913202

ビューポートベースCNN:360°ビデオ品質を評価するためのマルチタスクアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Viewport-Based CNN: A Multi-Task Approach for Assessing 360° Video Quality

著者 (5件)： Xu Mai (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Jiang Lai (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Chen (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Zulin (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Tao Xiaoming (Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 44  号： 4  ページ： 2198-2215  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 360°ビデオに対して,既存の視覚品質評価(VQA)アプローチを,全フレームまたは作付パッチのいずれかに基づいて設計し,被験者がビューポートのみをアクセスできるという事実を無視した。360°のビデオを見ると,被験者は頭部運動(HM)を通してビューポートを選択し,次に,眼球運動(EM)を通してビューポート内の魅力的な領域に固定する。したがって,本論文では,360°ビデオ上のビューポートベースVQAのための2段階マルチタスクアプローチを提案した。具体的には,まず,VQA-ODVと呼ばれる360°ビデオの大規模VQAデータセットを確立し,それは,主観的品質スコアと,600ビデオシーケンスに関するHMとEMデータを収集する。このデータセットをマイニングすることにより,360°ビデオの主観的品質がカメラ運動,ビューポート位置およびビューポート内の顕著性に関係することを見出した。従って,ビューポート提案ネットワーク(VP-net)とビューポート品質ネットワーク(VQ-net)から成る新しいマルチタスクアーキテクチャを持つ360°ビデオ上のVQAのためのビューポートベース畳込みニューラルネットワーク(V-CNN)アプローチを提案した。VPネットは,カメラ動き検出とビューポート提案の補助タスクを扱うが,VQネットはVQAのビューポート顕著性予測と主要タスクの補助タスクを達成する。実験は,著者らのV-CNN手法が360°ビデオで最先端のVQA性能を著しく進歩させ,また3つの補助タスクにも有効であることを検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  眼球運動 ,  ネットワーク ,  *録画装置 ,  大規模 ,  計算機アーキテクチャ ,  動き検出
準シソーラス用語： 頭部運動 ,  被験者 ,  ビデオシーケンス ,  *ビデオ品質 ,  *マルチタスク ,  視覚品質 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  ビデオ品質 ,  評価 ,  マルチタスク