論文の概要: ST-GREED: Space-Time Generalized Entropic Differences for Frame Rate Dependent Video Quality Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13715v2
• Date: Mon, 27 Sep 2021 03:12:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 20:15:29.452222
• Title: ST-GREED: Space-Time Generalized Entropic Differences for Frame Rate Dependent Video Quality Prediction
• Title（参考訳）: ST-GREED:フレームレート依存ビデオ品質予測のための時空間一般化エントロピー差
• Authors: Pavan C. Madhusudana, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli and Alan C. Bovik
• Abstract要約: 本研究では, フレームレートが知覚品質に与える影響と, フレームレートと圧縮が, 知覚品質に与える影響について検討した。 本研究では,空間的および時間的帯域通過映像係数の統計を解析する空間時間生成エントロピー差(GREED)と呼ばれる客観的VQAモデルを提案する。 GREEDは、既存のVQAモデルと比較した場合、LIVE-YT-HFRデータベース上で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.749184706461826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of conducting frame rate dependent video quality assessment (VQA) on videos of diverse frame rates, including high frame rate (HFR) videos. More generally, we study how perceptual quality is affected by frame rate, and how frame rate and compression combine to affect perceived quality. We devise an objective VQA model called Space-Time GeneRalized Entropic Difference (GREED) which analyzes the statistics of spatial and temporal band-pass video coefficients. A generalized Gaussian distribution (GGD) is used to model band-pass responses, while entropy variations between reference and distorted videos under the GGD model are used to capture video quality variations arising from frame rate changes. The entropic differences are calculated across multiple temporal and spatial subbands, and merged using a learned regressor. We show through extensive experiments that GREED achieves state-of-the-art performance on the LIVE-YT-HFR Database when compared with existing VQA models. The features used in GREED are highly generalizable and obtain competitive performance even on standard, non-HFR VQA databases. The implementation of GREED has been made available online: https://github.com/pavancm/GREED
• Abstract（参考訳）: 高フレームレート(hfr)ビデオを含む多様なフレームレートの映像に対して、フレームレート依存性ビデオ品質評価(vqa)を行うことの問題を考える。 より一般的には、知覚品質がフレームレートにどのように影響するか、フレームレートと圧縮が知覚品質にどのように影響するかを検討する。 本研究では,空間的および時間的帯域通過映像係数の統計を解析する空間時間生成エントロピー差(GREED)と呼ばれる客観的VQAモデルを提案する。 一般化ガウス分布(ggd)は帯域通過応答のモデル化に用いられ、ggdモデルの下での参照と歪みビデオ間のエントロピー変動はフレームレートの変化から生じる映像品質の変動を捉えるために用いられる。 エントロピー差は、複数の時間的および空間的なサブバンドで計算され、学習された回帰器を用いてマージされる。 我々は,既存のVQAモデルと比較して,LIVE-YT-HFRデータベース上でGREEDが最先端の性能を達成できることを示す。 GREEDで使用される機能は高度に一般化可能であり、標準の非HFR VQAデータベースでも競合性能が得られる。 GREEDの実装は、https://github.com/pavancm/GREED.comで公開されている。

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