Detail publikace

PTRM: Perceived Terrain Realism Metric

RAJASEKARAN Suren Deepak, KANG Hao, ČADÍK Martin, GALIN Eric, GUÉRIN Eric, PEYTAVIE Adrien, SLAVÍK Pavel a BENEŠ Bedřich. PTRM: Perceived Terrain Realism Metric. ACM Transactions on Applied Perception, roč. 19, č. 2, 2022, s. 1-22. ISSN 1544-3558. Dostupné z: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3514244
Název česky
PTRM: Metrika vnímaného realismu modelů terénů
Typ
článek v časopise
Jazyk
angličtina
Autoři
Rajasekaran Suren Deepak (PU)
Kang Hao (PU)
Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Galin Eric (UDL)
Guérin Eric (UDL)
Peytavie Adrien (UDL)
Slavík Pavel, prof. Ing., CSc. (FEL ČVUT)
Beneš Bedřich, prof., Ph.D. (PU)
URL
Klíčová slova

procedurální modelování, syntetické terény, vizuální percepce, přenos příznaků, neuronové sítě

Abstrakt

V článku představujeme novou metriku pro hodnocení vnímaného realismu syntetických modelů terénu. Zatímco metod pro syntézu modelu terénu existuje poměrně velké množství, k hodnocení jejich výsledků nebyla doposud k dispozici žádná automatická metrika. Úloha odhadu úrovně realismu je velmi náročná, neboť pro posouzení realističnosti terénu je nutné uspořádat rozsáhlé uživatelské studie nad reprezentativními datovými sadami. Takové studie však nebyly dosud vykonány, mimo jiné i proto, že nebyla k dispozici vhodná datová sada.

V našem výzkumu jsme z výše uvedených důvodů nejprve vytvořili reprezentativní datovou sadu synteticky generovaných i reálných modelů terénu. S pomocí této nové datové sady jsme uskutečnili rozsáhlou uživatelskou studii. Z výsledků studie vyplývá, že synteticky generované terény jsou v současné době vnímány jako méně realistické než modely reálných terénů (např. elevační modely získané pomocí lidarů). Dále jsme se proto zabývali analýzou příznaků, které mají podstatný vliv na vnímaný realismus terénu, tzv. geomorfonů.  Ukázalo se, že pomocí generativní neuronové sítě (tzv. GAN) lze přenést tyto příznaky z reálného terénu do terénu synteticky generovaného. Tímto přenosem je možné dosáhnout zvýšení realismu syntetického terénu, což jsme experimentálně ověřili v druhé uživatelské studii.

Na základě subjektivních výsledků získaných v uživatelských studiích jsme dále navrhli a implementovali automatickou metriku pro hodnocení realističnosti modelů terénu (PTRM, angl. Perceived Terrain Realism Metric). Navrženou metriku jsme validovali na reálných i syntetických datech a důkladně porovnali získané výsledky s výstupy uživatelských experimentů. Z těchto měření je zřejmé, že PTRM vykazuje značnou korelaci s výsledky uživatelských experimentů.

Rok
2022
Strany
1-22
Časopis
ACM Transactions on Applied Perception, roč. 19, č. 2, ISSN 1544-3558
Vydavatel
Association for Computing Machinery
DOI
10.1145/3514244
UT WoS
000827414800002
EID Scopus
2-s2.0-85134876377
BibTeX 
@ARTICLE{FITPUB12727,
   author = "Deepak Suren Rajasekaran and Hao Kang and Martin \v{C}ad\'{i}k and Eric Galin and Eric Gu\'{e}rin and Adrien Peytavie and Pavel Slav\'{i}k and Bed\v{r}ich Bene\v{s}",
   title = "PTRM: Perceived Terrain Realism Metric",
   pages = "1--22",
   journal = "ACM Transactions on Applied Perception",
   volume = 19,
   number = 2,
   year = 2022,
   ISSN = "1544-3558",
   doi = "10.1145/3514244",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12727"
}
Nahoru