論文の概要: Enhancing VMAF through New Feature Integration and Model Combination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06338v1
- Date: Wed, 10 Mar 2021 20:43:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-12 14:40:14.962373
- Title: Enhancing VMAF through New Feature Integration and Model Combination
- Title（参考訳）: 新機能統合とモデル結合によるVMAFの強化
- Authors: Fan Zhang and Angeliki Katsenou and Christos Bampis and Lukas Krasula
and Zhi Li and David Bull
- Abstract要約: VMAFは、もともとストリーミングアプリケーション用に設計された機械学習ベースのビデオ品質評価方法です。
新しいビデオ機能と代替品質指標の統合により、VMAFの拡張を提案します。
拡張VMAF法は8つのHDビデオデータベース上で評価され,VMAFモデルよりも一貫して優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.53158421434428
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: VMAF is a machine learning based video quality assessment method, originally
designed for streaming applications, which combines multiple quality metrics
and video features through SVM regression. It offers higher correlation with
subjective opinions compared to many conventional quality assessment methods.
In this paper we propose enhancements to VMAF through the integration of new
video features and alternative quality metrics (selected from a diverse pool)
alongside multiple model combination. The proposed combination approach enables
training on multiple databases with varying content and distortion
characteristics. Our enhanced VMAF method has been evaluated on eight HD video
databases, and consistently outperforms the original VMAF model (0.6.1) and
other benchmark quality metrics, exhibiting higher correlation with subjective
ground truth data.
- Abstract（参考訳）: VMAFは、SVMレグレッションによる複数の品質メトリックとビデオ機能を組み合わせた、ストリーミングアプリケーション用に設計された機械学習ベースのビデオ品質評価方法です。
従来の品質評価法に比べて主観的意見との相関が高い。
本稿では,複数のモデルの組み合わせとともに,新しいビデオ機能と代替品質指標(多様なプールから選択された)の統合によるVMAFの強化を提案する。
提案手法により,異なる内容と歪み特性を持つ複数のデータベースのトレーニングが可能となる。
拡張VMAF法は8つのHDビデオデータベース上で評価され,従来のVMAFモデル (0.6.1) と他のベンチマーク品質指標を一貫して上回り,主観的基底真理データと高い相関を示した。
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