基于用户主观感知隐因子建模的立体 3D 视频推荐
多媒体
2021-01-26 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
每年有大量立体 3D 电影在影院上映并创造巨大收益。尽管立体采集与 3D 视频后期制作技术有所改进，导致观众不适的立体伪影仍出现在甚至高预算影片中。现有自动 3D 视频质量测量工具可检测立体图像或视频中的失真，但未能考虑观众对这些伪影的主观感知，以及这些失真如何影响其选择。本文提出一种基于隐因子模型的立体 3D 电影推荐系统，该模型细致分析观众的主观评分及 3D 视频失真对其偏好的影响。据我们所知，这是首个基于立体影片质量评分、并考量观众视觉不适与立体伪影感知之间相关性的推荐模型。所提模型在基准 Nama3ds1-cospad1 与 LFOVIAS3DPh2 S3D 视频质量评估数据集上训练和测试。实验表明，所得到的基于矩阵分解的推荐系统能显著更好地泛化至观众的主观评分。
引用
@article{arxiv.2101.10039,
title = {Latent Factor Modeling of Users Subjective Perception for Stereoscopic 3D Video Recommendation},
author = {Balasubramanyam Appina and Mansi Sharma and Santosh Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.10039},
year = {2021}
}