Abstract-Det har nyligen funnits en hel del intresse för utvecklingen av algoritmer som objektivt mäter integriteten av videosignaler. Eftersom videosignaler levereras till slutanvändare i ett allt större utbud av tillämpningar och produkter är det viktigt att det finns automatiska metoder för kvalitetsbedömning av video (VQA) som kan hjälpa till att kontrollera kvaliteten på video som levereras till denna kritiska publik. Naturligtvis spelar kvaliteten på rörelse representation i videor en viktig roll i uppfattningen av videokvalitet, men befintliga VQA algoritmer gör lite direkt användning av rörelseinformation, vilket begränsar deras effektivitet. Vi försöker förbättra detta genom att utveckla en allmän, spatio-spektralt lokaliserad flerskalig ram för utvärdering av dynamisk videotrohet som integrerar både rumsliga och tidsmässiga (och spatio-temporala) aspekter av distorsionsbedömning. Videokvalitet utvärderas inte bara i rum och tid, utan också i rum-tid, genom att utvärdera rörelsekvalitet längs beräknade rörelsebanor. Med hjälp av detta ramverk utvecklar vi en fullständig VQA-algoritm för vilken vi myntar termen MOtion-baserat Video Integrity Evaluation Index, eller MOVIE-index. Det har konstaterats att MOVIE-indexet levererar VQA-poäng som relativt nära korrelerar med människans subjektiva bedömning, med hjälp av databasen Video Quality Expert Group (VQEG) FRTV Fas 1 som testbädd. MOVIE-indexet har visat sig vara ganska konkurrenskraftigt med, och till och med bättre än, algoritmer som utvecklats och lämnats in till VQEG FRTV Fas 1-studien, samt nyare VQA-algoritmer som testats på denna databas.
MOVIE-modellen som presenteras i REF är en fullständig referensmodell som utvecklats utifrån videons rumsliga-temporala funktioner.
Motion Tuned Spatio-Temporal Quality Assessment of Natural Videos
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}