Диссертация

При съемке видео в формате 3D часто возникают стереоскопические артефакты, вызывающие дискомфорт у зрителей во время просмотра. В работе представлены три нейросетевых метода: для одновременной оценки различий по цвету и резкости между ракурсами, для оценки геометрических искажений и для поиска перепутанных ракурсов. Для обучения этих методов были подготовлены наборы данных на основе кадров из полнометражных стереофильмов. Проведено сравнение результатов работы предложенных методов с аналогами, которые ранее использовались при анализе полнометражных стереоскопических фильмов. Данные методы были реализованы в виде программной системы для автоматической оценки стереоскопических искажений, которая была апробирована при анализе 1000 видео в формате VR180, собранных с платформы YouTube. Проведенное исследование стереоскопического качества видео в формате VR180 показало его общее плохое состояние, поскольку большинство из проанализированных видео демонстрируют как минимум один из стереоскопических артефактов, что указывает на острую необходимость улучшения контроля стереоскопического качества при съемке VR180-видео.