Abstract-I detta arbete, föreslår vi en ny no-reference (NR) videokvalitetsmått som utvärderar effekterna av ram frysning på grund av antingen paket förlust eller sen ankomst. Vårt metriska använder ett utbildat neuralt nätverk som agerar på funktioner som väljs för att fånga effekten av ramfrysning på den upplevda kvaliteten. De berörda funktionerna inkluderar antalet frysningar, statistik över frystidens längd, statistik över mellanfrysta avstånd, ramskillnad före och efter frysningen, normal ramskillnad och förhållandet mellan dem. Vi använder det neurala nätverket för att hitta kartläggningen mellan funktioner och subjektiva testresultat. Vi optimerar nätverksstrukturen och funktionsvalet genom ett korsvalideringsförfarande med hjälp av utbildningsprover från både VQEG- och LIVE-videodatabaser. Den resulterande funktionen och nätverksstrukturen ger exakta kvalitetsprognoser för både träningsdata som innehåller 54 testvideor och en separat testdatauppsättning med 14 videor, med Pearson Correlation Koefficienter som är större än 0,9 och 0,8 för träningssetet respektive testsetetet. Vårt föreslagna mätvärde har låg komplexitet och kan användas i ett system med realtidsbearbetningsbegränsningar. Index Terms-video kvalitet metrisk, neurala nätverk, paket förlust, temporal ryckighet.
Xue m.fl. I REF infördes ett NR ANN-baserat videokvalitetsmått för att förutsäga kvaliteten genom att beakta effekterna av ramfrysning på grund av paketförlust och/eller sen ankomst.
A Novel No-reference Video Quality Metric for Evaluating Temporal Jerkiness due to Frame Freezing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}