Evaluation of no-reference quality prediction metrics in videos impaired by authentic distortions
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Date
2020
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Volume Title
Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
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.
Description
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Digital video processing and hardware systems can introduce distortions into the video signal during the capture process. Video quality assessment (VQA) is a key factor in the success of a multimedia system or service, which aims to make the quality of the experience perceived by the user acceptable. For this reason, in recent years has accelerated considerably the study and development of automatic objective methods that accurately quantify the impact of visual distortions in the perception without having as reference the original video. Verification of no-reference video quality algorithms requires realistic databases of distorted video and human judgments of these. However, most of the current publicly available video quality databases have been created under highly controlled conditions using simulated (artificial) and post-capture distortions in high-quality video. This situation motivates us to carry out this project, in which we evaluated state-of-the-art no-reference metrics such as FRIQUEE, QAWV, BRISQUE, NIQE, NSTSS, and TLVQM in authentically distorted video databases such as KoNViD-1k, LIVE-Qualcomm, and LIVE Video Quality Challenge (VQC). In addition, we evaluate a seventh VIIDEO algorithm and a fourth CVD201
Keywords
Sistemas de hardware, Procesamiento de vídeo digital, Distorsiones en la señal de vídeo evaluación de la calidad del vídeo (vqa), Calidad de la experiencia, Sistemas automáticos, métodos objetivos, verificación sin referencia, hardware systems, digital video processing, Video signal distortions video quality assessment (vqa), Quality of experience, Automatic systems, Objective methods, Non-reference verification