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A new mesh visual quality metric using saliency weighting-based pooling strategy

机译：使用基于显着性加权的合并策略的新网格视觉质量度量

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Several metrics have been proposed to assess the visual quality of 3D triangular meshes during the last decade. In this paper, we propose a mesh visual quality metric by integrating mesh saliency into mesh visual quality assessment. We use the Tensor-based Perceptual Distance Measure metric to estimate the local distortions for the mesh, and pool local distortions into a quality score using a saliency weighting-based pooling strategy. Three well-known mesh saliency detection methods are used to demonstrate the superiority and effectiveness of our metric. Experimental results show that our metric with any of three saliency maps performs better than state-of-the-art metrics on the LIRIS/EPFL general-purpose database. We generate a synthetic saliency map by assembling salient regions from individual saliency maps. Experimental results reveal that the synthetic saliency map achieves better performance than individual saliency maps, and the performance gain is closely correlated with the similarity between the individual saliency maps.
机译：在过去的十年中，已经提出了一些指标来评估3D三角形网格的视觉质量。在本文中，我们通过将网格显着性集成到网格视觉质量评估中来提出网格视觉质量度量。我们使用基于张量的感知距离度量标准来估计网格的局部变形，并使用基于显着性加权的合并策略将局部变形合并为质量得分。三种众所周知的网格显着性检测方法用于证明我们的度量标准的优越性和有效性。实验结果表明，与三个显着度图中的任何一个相比，我们的指标都比LIRIS / EPFL通用数据库上的最新指标表现更好。我们通过从各个显着图中组装显着区域来生成综合显着图。实验结果表明，合成显着图比单个显着图具有更好的性能，并且性能增益与各个显着图之间的相似度密切相关。

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