論文の概要: Perceptual Quality Assessment of UGC Gaming Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00128v1
- Date: Thu, 31 Mar 2022 22:44:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-04 15:25:05.315390
- Title: Perceptual Quality Assessment of UGC Gaming Videos
- Title（参考訳）: UGCゲーム映像の知覚品質評価
- Authors: Xiangxu Yu, Zhengzhong Tu, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli
and Alan C. Bovik
- Abstract要約: 我々は、ゲームビデオの成功に特化して設計された新しいVQAモデルを作成しました。
GAME-VQPは、ゲームビデオのユニークな統計特性をうまく予測する。
どちらも他の主流の一般的なVQAモデルよりも優れており、ゲームビデオ用に特別に設計されたVQAモデルより優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.68777545735441
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, with the vigorous development of the video game industry,
the proportion of gaming videos on major video websites like YouTube has
dramatically increased. However, relatively little research has been done on
the automatic quality prediction of gaming videos, especially on those that
fall in the category of "User-Generated-Content" (UGC). Since current leading
general-purpose Video Quality Assessment (VQA) models do not perform well on
this type of gaming videos, we have created a new VQA model specifically
designed to succeed on UGC gaming videos, which we call the Gaming Video
Quality Predictor (GAME-VQP). GAME-VQP successfully predicts the unique
statistical characteristics of gaming videos by drawing upon features designed
under modified natural scene statistics models, combined with gaming specific
features learned by a Convolution Neural Network. We study the performance of
GAME-VQP on a very recent large UGC gaming video database called
LIVE-YT-Gaming, and find that it both outperforms other mainstream general VQA
models as well as VQA models specifically designed for gaming videos. The new
model will be made public after paper being accepted.
- Abstract（参考訳）: 近年、ビデオゲーム産業の活発な発展に伴い、youtubeのような主要ビデオサイトにおけるゲームビデオの割合は劇的に増加している。
しかし、ゲームビデオの自動品質予測に関する研究は、特に「ユーザー生成コンテンツ」(ugc)のカテゴリーに属するものについては、比較的少ない。
現在の一般的なビデオ品質評価(VQA)モデルは、この種のゲームビデオではうまく機能しないため、UGCゲームビデオで成功するように設計された新しいVQAモデルを作成し、GAME-VQP(Gaming Video Quality Predictor)と呼ぶ。
GAME-VQPは、修正された自然シーン統計モデルに基づいてデザインされた特徴と、畳み込みニューラルネットワークによって学習されたゲーム固有の特徴に基づいて、ゲームビデオのユニークな統計特性を予測することに成功した。
LIVE-YT-Gamingと呼ばれる非常に最近の大規模UGCゲームビデオデータベース上でのGAME-VQPの性能について検討し、ゲームビデオ用に設計されたVQAモデルだけでなく、他の主流の一般的なVQAモデルよりも優れていることを発見した。
新しいモデルは、紙が受理された後に公表される。
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