【摘 要】
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在虚拟现实中,高运动-呈现时延会导致观看者的动作得不到及时的反馈且易使观看者产生晕眩、恶心等不舒适的症状,使得用户体验质量下降。利用现有的渲染和通信技术可在一定程度上降低时延,但其代价是视觉质量下降或软硬件技术成本的提高。同时,在有限的计算和通信资源下,虚拟现实产业的普及所带来的大规模用户量会进一步加重时延问题。为解决该问题,可通过对运动-呈现时延感知的测量和建模以确定不可感的低时延标准,进而帮助
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在虚拟现实中,高运动-呈现时延会导致观看者的动作得不到及时的反馈且易使观看者产生晕眩、恶心等不舒适的症状,使得用户体验质量下降。利用现有的渲染和通信技术可在一定程度上降低时延,但其代价是视觉质量下降或软硬件技术成本的提高。同时,在有限的计算和通信资源下,虚拟现实产业的普及所带来的大规模用户量会进一步加重时延问题。为解决该问题,可通过对运动-呈现时延感知的测量和建模以确定不可感的低时延标准,进而帮助设计者合理利用时延感知容限平衡低时延系统的可用性和应用成本。本文围绕着观看者头部发生主动转动时运动-呈现时延的感知特性开展研究工作,并建立时延感知阈值模型。本文取得了以下三点创新成果:●建立本领域首个观看者自由观看360度视频时的运动-呈现时延感知主观评价数据库。该数据库通过视频中感兴趣区域的运动引导观察者自然地主动地发生头部运动,这与实际应用中用户观看方式保持一致,弥补了现有其他数据库中非自然头部运动的不足。同时,该数据库为后文中时延感知阈值模型性能的评估与分析提供了真实可靠的数据支持。●建立基于单运动事件的运动-呈现时延感知阈值模型。基于人眼视觉特性,利用视觉线索有效引导观察者主动地有目的性地转动头部,保证不同观察者间运动的时空一致性,为定量分析头部运动与时延感知的关系奠定基础。将复杂头部运动拆分成多个简单运动并在单个简单运动影响下建立时延感知模型。该模型利用运动方向变化和角速度预测时延感知阈值,在数据库中检测公共可感时延的可感准确率为93.94%时,可感误判率低至0.00%。●建立基于多运动事件联合的运动-呈现时延感知阈值模型。该模型弥补基于单运动事件模型的不足,将复杂头部运动中相邻运动事件间的相互影响考虑其中,融合前事件刺激强度、后事件刺激强度和时间间隔等运动事件特征使模型得到完善。该模型在数据库上的测试结果为可感误判率等于0.00%时,可感准确率为96.97%,可感准确率提升3.03%。基于多运动事件联合的研究方法更符合实际头部运动的复杂性和连续性,对时延感知建模有着很好的效果。因此,本文所提的运动-呈现时延感知阈值模型可用于用户实际观看360度视频过程中的时延感知阈值估计和时延可感性检测,对虚拟现实的体验质量评价和低时延系统设计有着重要指导作用。
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