Abstract-In för att säkerställa optimal kvalitet på erfarenhet mot slutanvändare under videostreaming, automatisk videokvalitet bedömning blir ett viktigt område av intresse för leverantörer av videotjänster. Objektiva videokvalitetsmått försöker uppskatta upplevd kvalitet med hög noggrannhet och på ett automatiserat sätt. I traditionella metoder modellerar dessa mätvärden det mänskliga visuella systemets komplexa egenskaper. På senare tid har det dock visat sig att maskininlärningsmetoder också kan ge konkurrenskraftiga resultat. I detta dokument presenterar vi en ny noreference bitstream-baserad objektiv videokvalitet metrisk som är konstruerad av genetisk programmering-baserad symbolisk regression. En viktig fördel med detta tillvägagångssätt är att det beräknar tillförlitliga white-box modeller som gör det möjligt för oss att avgöra betydelsen av parametrarna. Dessutom kan dessa modeller ge mänsklig insikt i de underliggande principerna för subjektiv videokvalitetsbedömning. Numeriska resultat visar att upplevd kvalitet kan modelleras med hög noggrannhet med endast parametrar extraherade från den mottagna video bitström. Index Terms-H.264/AVC, hög definition, no-reference, objektiv videokvalitet metrisk, kvalitet på erfarenhet (QoE).
REF för att bygga en bitströmsbaserad NR-modell.
Constructing a No-Reference H.264/AVC Bitstream-Based Video Quality Metric Using Genetic Programming-Based Symbolic Regression
{'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']}