3D 人体动画的质量评估：主观与客观评价
图形学
2025-11-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
虚拟人动画在虚拟现实和增强现实中有着广泛的应用。尽管已经开发了虚拟人动画的自动生成方法，但评估其质量仍然具有挑战性。最近，利用神经网络训练，引入面向任务的评估指标的方法已被提出。然而，针对非参数化身体模型生成的虚拟人动画的质量评估方法仍有待开发。在此背景下，我们利用一种新颖的数据驱动框架引入了首个此类质量评估方法。首先，我们生成了一个虚拟人动画数据集，以及通过用户研究收集的相应主观真实感评估分数。其次，我们使用生成的数据集来学习预测感知评估分数。结果表明，在我们的数据集上训练线性回归器可获得 90% 的相关性，优于最先进的深度学习基线。
引用
@article{arxiv.2505.23301,
title = {Quality assessment of 3D human animation: Subjective and objective evaluation},
author = {Rim Rekik and Stefanie Wuhrer and Ludovic Hoyet and Katja Zibrek and Anne-Hélène Olivier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.23301},
year = {2025}
}