Benítez Restrepo, Hernán DaríoGómez Nieto, Roger AlfonsoLedesma Mazuera, José AlejandroTorres Morón, Stidl Alfonso2024-08-272024-08-272020https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3926Los 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 CVD201.50 p.application/pdfengSistemas de hardwareProcesamiento de vídeo digitalDistorsiones en la señal de vídeo evaluación de la calidad del vídeo (vqa)Calidad de la experienciaSistemas automáticosmétodos objetivosverificación sin referenciahardware systemsdigital video processingVideo signal distortions video quality assessment (vqa)Quality of experienceAutomatic systemsObjective methodsNon-reference verificationEvaluation of no-reference quality prediction metrics in videos impaired by authentic distortionshttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2