TSMD：用于静态彩色网格质量评估研究的数据库
计算机视觉与模式识别
2023-10-31 v2
摘要
带纹理映射的静态网格在现代工业与制造领域应用广泛，因其海量数据而备受网格压缩领域关注。为促进静态网格压缩算法与客观质量度量研究，我们创建了腾讯静态网格数据集（TSMD），包含 42 个具有丰富视觉特征的参考网格。失真样本共 210 个，由面向多边形静态网格编码提案征集（Call for Proposals）的有损压缩方案生成，该方案由开放媒体联盟体素视觉媒体组于 6 月 23 日发布。利用处理后的视频序列，我们开展了一项大规模的、基于众包的主观实验，收集来自 74 名观看者的主观评分。该数据集经分析以验证其样本多样性与平均意见得分（MOS）准确性，确立了其异构性与可靠性。在最先进客观度量上于新数据集进行了评估。报告 Pearson 与 Spearman 相关约 0.75，偏离通常在异构性较低数据集上观察到的结果，表明亟需开发更鲁棒的度量。TSMD 包含网格、PVS、码流与 MOS，已公开于：https://multimedia.tencent.com/resources/tsmd。
引用
@article{arxiv.2308.01940,
title = {TSMD: A Database for Static Color Mesh Quality Assessment Study},
author = {Qi Yang and Joel Jung and Haiqiang Wang and Xiaozhong Xu and Shan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01940},
year = {2023}
}