上海交通大学，密苏里大学堪萨斯分校和字节跳动发布大规模DPCQA数据库
名为DPCD的大规模DPCQA数据库
（映维网Nweon 2025年10月21日）近年来，虚拟现实/增强现实技术的进步推动了对动态点云（Dynamic Point Clouds/DPC）的需求。与静态点云不同，DPC能够捕获物体或场景内部的时间变化，从而提供对真实世界更精确的模拟。尽管静态点云的质量评估研究已取得显著进展，但业界对动态点云质量评估（Dynamic Point Cloud Quality Assessment/DPCQA）的研究却十分少，这阻碍了质量应用的发展，例如实际场景中的帧间压缩和传输。
在一项研究中，上海交通大学，密苏里大学堪萨斯分校和字节跳动团队引入了一个名为DPCD的大规模DPCQA数据库，包含15个参考DPC和525个经过七种有损压缩和噪点失真类型处理后的失真DPC。通过将样本渲染为处理后视频序列，研究人员进行了一项全面的主观实验，收集了21位观看者的平均意见得分进行分析。
通过展示内容特性、各种失真的影响以及MOS的准确性，他们验证了所提出数据库的异构性和可靠性，另外评估了几种客观度量在DPCD的性能。实验结果表明，DPCQA比静态点云质量评估更具挑战性。
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