論文の概要: Making Video Quality Assessment Models Sensitive to Frame Rate Distortions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10501v1
• Date: Sat, 21 May 2022 04:13:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 20:18:26.299707
• Title: Making Video Quality Assessment Models Sensitive to Frame Rate Distortions
• Title（参考訳）: フレームレート歪みに敏感な映像品質評価モデルの作成
• Authors: Pavan C. Madhusudana, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli and Alan C. Bovik
• Abstract要約: 映像品質評価(VQA)の一環として,フレームレートの変化に伴う歪みを捉えることの問題点を考察する。 本稿では,GREEDの時間的特徴を既存のVQAモデルと組み合わせた単純な融合フレームワークを提案する。 この結果から,効率的な時間表現を用いることで,より堅牢で正確なVQAモデルが得られることが示唆された。
• 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 capturing distortions arising from changes in frame rate as part of Video Quality Assessment (VQA). Variable frame rate (VFR) videos have become much more common, and streamed videos commonly range from 30 frames per second (fps) up to 120 fps. VFR-VQA offers unique challenges in terms of distortion types as well as in making non-uniform comparisons of reference and distorted videos having different frame rates. The majority of current VQA models require compared videos to be of the same frame rate, but are unable to adequately account for frame rate artifacts. The recently proposed Generalized Entropic Difference (GREED) VQA model succeeds at this task, using natural video statistics models of entropic differences of temporal band-pass coefficients, delivering superior performance on predicting video quality changes arising from frame rate distortions. Here we propose a simple fusion framework, whereby temporal features from GREED are combined with existing VQA models, towards improving model sensitivity towards frame rate distortions. We find through extensive experiments that this feature fusion significantly boosts model performance on both HFR/VFR datasets as well as fixed frame rate (FFR) VQA databases. Our results suggest that employing efficient temporal representations can result much more robust and accurate VQA models when frame rate variations can occur.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオ品質アセスメント(VQA)の一環として,フレームレートの変化に伴う歪みを捉える問題について考察する。 可変フレームレート(VFR)ビデオはより一般的になり、ストリームされたビデオは通常、毎秒30フレーム(fps)から120fpsまでである。 VFR-VQAは、歪みのタイプや、フレームレートの異なる参照ビデオと歪みビデオの非一様比較において、ユニークな課題を提供する。 現在のVQAモデルのほとんどは、比較ビデオが同じフレームレートでなければならないが、フレームレートのアーティファクトを適切に説明できない。 最近提案された一般化エントロピー差分(GREED)VQAモデルは、時間帯域通過係数のエントロピー差の自然なビデオ統計モデルを用いて、フレームレート歪みによる映像品質変化の予測に優れた性能を提供する。 本稿では,GREEDの時間的特徴と既存のVQAモデルを組み合わせることで,フレームレート歪みに対するモデル感度を向上させるための単純な融合フレームワークを提案する。 我々は、この機能融合がHFR/VFRデータセットと固定フレームレート(FFR)VQAデータベースの両方のモデル性能を著しく向上させるという広範な実験を通して見出した。 その結果,フレームレートの変動が発生すると,効率的な時間表現を用いることで,より堅牢で正確なVQAモデルが得られることが示唆された。

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