論文の概要: Subjective and Objective Quality Assessment of High Frame Rate Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11634v2
- Date: Mon, 27 Sep 2021 03:58:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 23:33:07.823364
- Title: Subjective and Objective Quality Assessment of High Frame Rate Videos
- Title（参考訳）: 高フレームレートビデオの主観的・客観的品質評価
- Authors: Pavan C. Madhusudana, Xiangxu Yu, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu
Adsumilli, Alan C. Bovik
- Abstract要約: 高フレームレート(HFR)ビデオは、スポーツなどのライブ、高アクションのストリーミングコンテンツが驚くほど人気を博し、ますます一般的になっている。
ライブYT-HFRデータセットは、6つの異なるフレームレートを持つ480のビデオで構成され、16の多様なコンテンツから得られる。
ビデオの主観的ラベルを得るために,85人の被験者のプールから得られた品質評価を19,000件取得した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.970191379802095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High frame rate (HFR) videos are becoming increasingly common with the
tremendous popularity of live, high-action streaming content such as sports.
Although HFR contents are generally of very high quality, high bandwidth
requirements make them challenging to deliver efficiently, while simultaneously
maintaining their quality. To optimize trade-offs between bandwidth
requirements and video quality, in terms of frame rate adaptation, it is
imperative to understand the intricate relationship between frame rate and
perceptual video quality. Towards advancing progression in this direction we
designed a new subjective resource, called the LIVE-YouTube-HFR (LIVE-YT-HFR)
dataset, which is comprised of 480 videos having 6 different frame rates,
obtained from 16 diverse contents. In order to understand the combined effects
of compression and frame rate adjustment, we also processed videos at 5
compression levels at each frame rate. To obtain subjective labels on the
videos, we conducted a human study yielding 19,000 human quality ratings
obtained from a pool of 85 human subjects. We also conducted a holistic
evaluation of existing state-of-the-art Full and No-Reference video quality
algorithms, and statistically benchmarked their performance on the new
database. The LIVE-YT-HFR database has been made available online for public
use and evaluation purposes, with hopes that it will help advance research in
this exciting video technology direction. It may be obtained at
\url{https://live.ece.utexas.edu/research/LIVE_YT_HFR/LIVE_YT_HFR/index.html}
- Abstract（参考訳）: 高フレームレート(HFR)ビデオは、スポーツなどのライブ、高アクションのストリーミングコンテンツが急速に人気を集めている。
hfrのコンテンツは一般的に非常に高品質であるが、高い帯域幅を必要とするため、品質を維持しながら効率的に配信することが困難である。
フレームレート適応の観点から,帯域幅要求と映像品質のトレードオフを最適化するには,フレームレートと知覚的映像品質の関係を理解することが不可欠である。
この方向に進むために、我々は16の多様なコンテンツから得られる6つの異なるフレームレートを持つ480のビデオからなるLIVE-YouTube-HFR(LIVE-YT-HFR)データセットと呼ばれる新しい主観的リソースを設計した。
圧縮とフレームレート調整の併用効果を理解するため,各フレームレートで5つの圧縮レベルで動画を処理した。
ビデオに主観的なラベルを付けるために,85名の被験者のプールから得られた19,000名の人間品質評価を行った。
また,既存の最先端フル・非参照ビデオ品質アルゴリズムを総合的に評価し,その性能を新しいデータベースで統計的にベンチマークした。
LIVE-YT-HFRデータベースは、このエキサイティングなビデオ技術の方向性について研究を進めるために、公共利用と評価のためにオンラインで利用可能にされている。
これは \url{https://live.ece.utexas.edu/research/LIVE_YT_HFR/LIVE_YT_HFR/index.html} で得られる。
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