Alapfogalmak
照明推定アルゴリズムの評価にはこれまで画像品質評価メトリクスが用いられてきたが、それらはヒトの知覚と必ずしも一致しない。本研究では、ヒトの知覚に基づいた新しい評価フレームワークを提案する。
Kivonat
本研究では、照明推定アルゴリズムの評価に関する新しい知覚評価フレームワークを提案している。
まず、照明推定アルゴリズムの出力を用いて仮想オブジェクトを実写に合成した画像について、ヒトの知覚実験を行った。実験では、2つのタスクを設定した:
基準となる照明条件と最も一致する推定結果を選択する
合成された仮想オブジェクトの自然さを評価する
実験の結果、ヒトの知覚はタスクによって大きく異なることが分かった。また、従来用いられてきた画像品質評価メトリクスは、ヒトの知覚とよく一致しないことが示された。
そこで本研究では、既存の画像品質評価メトリクスを組み合わせた新しい評価関数を学習的に構築した。この新しい評価関数は、ヒトの知覚データとよく一致し、照明推定アルゴリズムの評価に有用であることが示された。
Statisztikák
基準照明と最も一致する推定結果を選択する実験では、PSNR、RMSE、si-RMSE、SSIM、LPIPSなどのメトリクスがヒトの知覚と良く一致した。
仮想オブジェクトの自然さを評価する実験では、ほとんどのメトリクスがヒトの知覚と一致しなかった。
Idézetek
"ヒトの知覚はタスクによって大きく異なる"
"従来の画像品質評価メトリクスはヒトの知覚とよく一致しない"