내용기반 3D입체영상 피로도 평가를 위한 모델
Content-Based Fatigue Evaluation Model for The 3D Stereoscopic Video
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초록
사람의 좌우 눈은 서로 다른 관점(viewpoint)를 가지고 있어서 각도가 서로 다른 영상을 각각 입력 받은 후 생리학적 또는 심리학적으로 입력된 영상들을 합성하여 깊이감을 인지한다. 3D 입체영상은 이러한 좌우영상의 차이로부터 만들어지는 깊이를 기반으로 생성되어 진다. 최근에 3D 입체영상에서 시청자의 안전과 건강에 대한 연구가 광범위하게 진행되고 있다. 3D 입체영상에서 피로를 유발하는 요인은 매우 다양하기 때문에 특정 하나의 지표로 피로도를 평가하기는 어렵고 아직도 많은 연구가 필요한 상태이다. 이전의 연구들은 피로도 평가를 위하여 색상 정보와 같은 영상 내에 있는 각 구성 요소들이 가지고 있는 정보를 파라미터로 고려하지는 않았다. 본 논문에서는 3D 입체영상의 시각 피로도 평가모델의 파라미터로 내용기반 파라미터들을 제안한다. 제안된 내용기반 파라미터들은 색상 피로도, 배경 객체의 복잡도, 프레임간 시차 변화량, 과도시차 영역의 강도 등이다. 실험결과 자동적으로 추출되는 이러한 파라미터들이 시각 피로도와 상관성이 높은 것을 확인할 수 있었다.
Abstract
Human's each eye has its own viewpoint and receives slightly different images and receives depth perception cues psychologically and physiologically. 3D stereoscopic images are made from depth that is constructed based on the difference between these two images. Recently, safety and health issues related to 3D stereoscopic video have been extensively studied. The causes of visual fatigue are very diverse, and therefore, there needs ongoing research. Hence, visual fatigue cannot be evaluated with only one indicator. The previous studies did not consider content factors like hue information in evaluating visual fatigue. In this paper, we propose content-based factors to be an argument of evaluation model of visual fatigue. The content factors we choose are the strength and size of the excessive disparity range, the complexity of the background objects, the variation of the motion-depth, the hue contrast of the objects in the scene. We verify that these factors have a relationship with visual fatigue through the experiment and suggest methods to extract the degree of these factors automatically.
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