論文の概要: FAVER: Blind Quality Prediction of Variable Frame Rate Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01492v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 07:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:37:47.763486
• Title: FAVER: Blind Quality Prediction of Variable Frame Rate Videos
• Title（参考訳）: FAVER:可変フレームレートビデオのブラインド品質予測
• Authors: Qi Zheng, Zhengzhong Tu, Pavan C. Madhusudana, Xiaoyang Zeng, Alan C. Bovik, Yibo Fan
• Abstract要約: ビデオ品質アセスメント(VQA)は、最も大規模な多くのアプリケーションに影響を与える重要かつ困難な問題であり続けている。 我々は、フレームレート対応ビデオ評価器w/o参照(FAVER)をダブした、HFRビデオの評価のための第一種ブラインドVQAモデルを提案する。 いくつかのHFRビデオ品質データセットに対する実験により、FAVERは他の盲点VQAアルゴリズムよりも妥当な計算コストで優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.951054608064126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Video quality assessment (VQA) remains an important and challenging problem that affects many applications at the widest scales. Recent advances in mobile devices and cloud computing techniques have made it possible to capture, process, and share high resolution, high frame rate (HFR) videos across the Internet nearly instantaneously. Being able to monitor and control the quality of these streamed videos can enable the delivery of more enjoyable content and perceptually optimized rate control. Accordingly, there is a pressing need to develop VQA models that can be deployed at enormous scales. While some recent effects have been applied to full-reference (FR) analysis of variable frame rate and HFR video quality, the development of no-reference (NR) VQA algorithms targeting frame rate variations has been little studied. Here, we propose a first-of-a-kind blind VQA model for evaluating HFR videos, which we dub the Framerate-Aware Video Evaluator w/o Reference (FAVER). FAVER uses extended models of spatial natural scene statistics that encompass space-time wavelet-decomposed video signals, to conduct efficient frame rate sensitive quality prediction. Our extensive experiments on several HFR video quality datasets show that FAVER outperforms other blind VQA algorithms at a reasonable computational cost. To facilitate reproducible research and public evaluation, an implementation of FAVER is being made freely available online: \url{https://github.com/uniqzheng/HFR-BVQA}.
• Abstract（参考訳）: ビデオ品質アセスメント(VQA)は、最も大規模な多くのアプリケーションに影響を与える重要かつ困難な問題である。 近年のモバイルデバイスやクラウドコンピューティング技術の進歩により、インターネット上の高解像度、高フレームレート(HFR)ビデオをほぼ瞬時にキャプチャ、処理、共有することが可能になった。 ストリーミングビデオの品質をモニタし、コントロールできることで、より楽しいコンテンツの配信が可能になり、パーセプティブに最適化されたレートコントロールが可能になる。 したがって、大規模なデプロイが可能なVQAモデルを開発する必要がある。 近年、可変フレームレートとHFRビデオ品質のフル参照(FR)解析にいくつかの効果が適用されているが、フレームレートの変動をターゲットとしたノン参照(NR)VQAアルゴリズムの開発はほとんど研究されていない。 本稿では、フレームレート・アウェア・ビデオ評価器w/o参照(FAVER)をダブした、HFRビデオの評価のための第1種ブラインドVQAモデルを提案する。 FAVERは、時空のウェーブレット分解ビデオ信号を含む空間自然界統計の拡張モデルを用いて、効率的なフレームレートの感度の高い品質予測を行う。 いくつかのHFRビデオ品質データセットに対する広範な実験により、FAVERは他の盲点VQAアルゴリズムよりも高い計算コストで性能を発揮することが示された。 再現可能な研究と公開評価を容易にするため、FAVERの実装はオンラインで無料で利用可能になっている。

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