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    Evaluation of no-reference quality prediction metrics in videos impaired by authentic distortions
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2020) Ledesma Mazuera, José Alejandro; Torres Morón, Stidl Alfonso; Benítez Restrepo, Hernán Darío; Gómez Nieto, Roger Alfonso
    Los sistemas de hardware y procesamiento de vídeo digital pueden introducir distorsiones en la señal de vídeo durante el proceso de captura. La evaluación de la calidad del vídeo (VQA) es clave factor en el éxito de un sistema o servicio multimedia, cuyo objetivo es hacer que la Calidad de la experiencia percibida por el usuario aceptable. Por este motivo, en los últimos años se ha acelerado considerablemente el estudio y desarrollo de los sistemas automáticos. métodos objetivos que cuantifican con precisión el impacto de las distorsiones visuales en la percepción sin tener como referencia el vídeo original. Verificación de no referencia. Los algoritmos de calidad de video requieren bases de datos realistas de video distorsionado y humanos. Juicios de estos. Sin embargo, la calidad de la mayoría de los vídeos actualmente disponibles públicamente Las bases de datos se han creado en condiciones altamente controladas utilizando distorsiones simuladas (artificiales) y posteriores a la captura en vídeo de alta calidad. Esta situación motiva nos permitió llevar a cabo este proyecto, en el que evaluamos métricas sin referencia de última generación como FRIQUEE, QAWV, BRISQUE, NIQE, NSTSS y TLVQM en bases de datos de video auténticamente distorsionadas como KoNViD-1k. LIVE-Qualcomm y LIVE Desafío de calidad de video (VQC). Además, evaluamos un séptimo algoritmo VIIDEO y un cuarto CVD201.