論文の概要: High Frame Rate Video Quality Assessment using VMAF and Entropic Differences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12785v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 04:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:07:55.170554
• Title: High Frame Rate Video Quality Assessment using VMAF and Entropic Differences
• Title（参考訳）: VMAFとエントロピー差を用いた高フレームレート映像品質評価
• Authors: Pavan C Madhusudana, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik
• Abstract要約: ライブでハイアクションなコンテンツによるストリーミングビデオの人気は、ハイフレームレート(HFR)ビデオへの関心を高めている。 本稿では,比較対象の動画がフレームレートと圧縮係数が異なる場合に,フレームレートに依存するビデオ品質評価(VQA)の問題に対処する。 提案する融合フレームワークは,フレームレートに依存した映像品質を予測するために,より効率的な特徴をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.265638572116984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The popularity of streaming videos with live, high-action content has led to an increased interest in High Frame Rate (HFR) videos. In this work we address the problem of frame rate dependent Video Quality Assessment (VQA) when the videos to be compared have different frame rate and compression factor. The current VQA models such as VMAF have superior correlation with perceptual judgments when videos to be compared have same frame rates and contain conventional distortions such as compression, scaling etc. However this framework requires additional pre-processing step when videos with different frame rates need to be compared, which can potentially limit its overall performance. Recently, Generalized Entropic Difference (GREED) VQA model was proposed to account for artifacts that arise due to changes in frame rate, and showed superior performance on the LIVE-YT-HFR database which contains frame rate dependent artifacts such as judder, strobing etc. In this paper we propose a simple extension, where the features from VMAF and GREED are fused in order to exploit the advantages of both models. We show through various experiments that the proposed fusion framework results in more efficient features for predicting frame rate dependent video quality. We also evaluate the fused feature set on standard non-HFR VQA databases and obtain superior performance than both GREED and VMAF, indicating the combined feature set captures complimentary perceptual quality information.
• Abstract（参考訳）: ライブでハイアクションなコンテンツによるストリーミングビデオの人気は、ハイフレームレート(HFR)ビデオへの関心を高めている。 本稿では,比較対象の動画がフレームレートと圧縮係数が異なる場合に,フレームレートに依存するビデオ品質評価(VQA)の問題に対処する。 VMAFのような現在のVQAモデルは、比較対象の動画が同じフレームレートであり、圧縮やスケーリングなどの従来の歪みを含む場合の知覚的判断よりも優れている。 しかし、異なるフレームレートの動画を比較する必要がある場合には、このフレームワークは追加の事前処理ステップを必要とする。 近年,フレームレートの変化によって生じるアーティファクトを考慮に入れた一般化エントロピー差分(GREED)VQAモデルが提案され,ジャッジやストロボなどフレームレート依存アーティファクトを含むLIVE-YT-HFRデータベース上で優れた性能を示した。 本稿では,VMAF と GREED の両モデルの利点を活かすため,VMAF と GREED の機能を融合したシンプルな拡張法を提案する。 提案する融合フレームワークは,フレームレートに依存した映像品質を予測するために,より効率的な特徴をもたらすことを示す。 また、標準の非HFR VQAデータベース上の融合特徴集合を評価し、GREEDとVMAFよりも優れた性能を示し、組み合わせた特徴集合が補完的な知覚品質情報を取得することを示す。

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