Metircs - Prior art on mesh metircs / static meshes

 

 

 

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Prior art on mesh metrics 

 

 

 

 

 

 

 

Static meshes

 

 

Table 1

 

 

Table1은 이미 존재하던 static meshes의 metrics들을 정리해놓은 것이다 적합성에 대해  표현하기 위하여 표에 색으로 표시하였다. 모두 연두색을 띄어야 적합하다.

 

 

 

[ Table1 구성 ]

Image/model     : image를 위한 metric인지 model을 위한 metric인지
HVS/signal        : 인간 시각 시스템 (Human Visual System)을 모델링하여 신호의 품질을 측정하는지
Principle            :  metirc이 사용하는 기본적인 원칙 및 이론
Constraints        : 메쉬를 평가할 때, 동일한 connectivity나 동일한 details를 공유해야하는 제약이 있는지
Texture Colors   : texture map distortions을 고려하는지
Correlation :  metric이 실제로 사람이 인지할 수 있는 quality의 변화를 얼마나 정확하게 반영하는지의 척도
                      즉, 인간의 시각적 인식과의 상관관계를 의

 

 

[ Table1 분석 ]

대부분의 Model based solution들은 texture maps에 대해 지원하지 않고, mesh topology에 제약을 갖기 때문에, draft requirements에 적합하지 않다.
//topology가 결국 connectivity 관련
//평가할 때, connectivity나 detail이 달라도 비교할 수 있어야함

texture support for model based에 관하여, [17]은 geometry MSE metirc과 함께 가중치를 둔 조합(combination)으로 texture resolution 정보만을 통합한다.

FQM [14]은 textured mesh의 품질 평가를 위해 특별히 설계된 메트릭이다. 이는 평균 제곱 표면 거리와 텍스처 픽셀의 평균 제곱 오차라는 두 가지 간단한 오류 측정의 가중치 조합으로 정의된다. 최적의 가중치는 교차 검증을 사용하여 계산됩니다.

[13]에서 Guo 등은 각각 3D 메쉬 메트릭 QG (MSDM2 또는 SDCD)와 이미지 메트릭 QT(MS-SSIM)으로 측정된 기하학적 품질과 텍스처 품질의 단순 선형 조합을 제안합니다. 조합의 매개변수는 사용자의 지각 테스트에서 학습됩니다. 그들은 주관적 점수와 객관적 메트릭 값 사이의 스피어만과 피어슨 상관관계를 검토하여 FQM보다 더 나은 결과를 보여줍니다.

마지막으로, image based metric은 texture mapping issue를 피할 수 있다. 어떤 경우에도, rendering 단계에서 texture mappping을 통합함으로써 텍스처 색상 지원이 가능합니다.

image-based metric의 또 다른 장점은 비교되는 메쉬에 대해 어떠한 제약도 부과하지 않는다는 점에 있습니다. 그러나 metric의 accuracy은 rendering resolution와 condition(텍스처 샘플링/필터링, 뷰의 수, 조명 유무 등)에 크게 의존합니다.