Abstract-A diskret cosinustransform (DCT)-baserade no-reference video kvalitetsförutsägelse modell föreslås som mäter artefakter och analyserar statistiken över komprimerade naturliga videor. Modellen har två steg: 1) distorsionsmätning och 2) ickelinjär kartläggning. I det första steget genereras ett osignerat ac-band, tre frekvensband och två orienteringsband från DCT-koefficienterna för varje avkodad ram i en videosekvens. Sex effektiva ram-nivå funktioner extraheras sedan för att kvantifiera förvrängningen av naturliga scener. I det andra steget, varje ram-nivå funktion av alla ramar omvandlas till en motsvarande video-nivå funktion via en tidspooling, sedan en utbildad flerskikts neurala nätverket tar alla video-nivå funktioner som ingångar och utgångar, en poäng som den förutsagda kvaliteten på videosekvensen. Den föreslagna metoden testades på videor med olika komprimeringstyper, innehåll och upplösning i fyra databaser. Vi jämförde vår modell med en linjär modell, en stöd-vektor-regression-baserad modell, en toppmodern träningsbaserad modell, och en fyra populära fullreferensmått. Detaljerade experimentella resultat visar att resultaten av den föreslagna metoden är starkt korrelerade med subjektiva bedömningar. Termer-Blocking artefakt, diskret cosinustransform (DCT), H.264/Avancerad Video Coding (AVC), naturlig scen, ingen referens (NR) åtgärd, videokvalitetsbedömning (VQA).
Zhu m.fl. REF föreslog användning av neurala nätverk och funktioner som extraherats från analysen av Discrete Cosine Transform (DCT) koefficienter för varje avkodad ram från en videosekvens för att förutsäga dess kvalitet.
No-Reference Video Quality Assessment Based on Artifact Measurement and Statistical Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}