Rörelse är en av de viktigaste typerna av information som finns i naturlig video, men direkt användning av rörelseinformation i utformningen av videokvalitetsbedömningsalgoritmer har inte undersökts ingående. Här föreslår vi att man införlivar en ny modell av människans visuella hastighetsuppfattning [Stocker & Simoncelli, Nature Neuroscience 9, 578-585 (2006)] och modellerar visuell perception i ett informationskommunikationsramverk. Detta gör att vi kan uppskatta både innehållet i rörelseinformationen och den perceptuella osäkerheten i videosignaler. Förbättrad videokvalitetsbedömningsalgoritmer erhålls genom att integrera modellen som spatiotemporala viktningsfaktorer, där vikten ökar med informationsinnehållet och minskar med den perceptuella osäkerheten. Konsekvent förbättring jämfört med befintliga algoritmer för bedömning av videokvalitet observeras i vår validering med videokvalitetsexpertgruppen Fas I testdataset.
En mänsklig bildhastighet perception modell utvecklades REF för att uppskatta rörelseinformationen, den perceptuella osäkerheten, och en tillhörande spatiotemporal vikt för kvalitetsbedömning av videor.
Video Quality Assessment Using a Statistical Model of Human Visual Speed Perception
{'venue': 'ICIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}