論文の概要: Study of the effect of Sharpness on Blind Video Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05764v1
• Date: Sat, 6 Apr 2024 16:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 18:58:15.272666
• Title: Study of the effect of Sharpness on Blind Video Quality Assessment
• Title（参考訳）: ブラインド映像品質評価におけるシャープネスの影響の検討
• Authors: Anantha Prabhu, David Pratap, Narayana Darapeni, Anwesh P R,
• Abstract要約: 本研究では,BVQAのようなモデルに対するシャープネスの影響について検討する。 シャープネス(Sharpness)は、ビデオ画像の明快さと細部を測る尺度である。 本研究では,CVD2014などの既存の映像品質データベースを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Introduction: Video Quality Assessment (VQA) is one of the important areas of study in this modern era, where video is a crucial component of communication with applications in every field. Rapid technology developments in mobile technology enabled anyone to create videos resulting in a varied range of video quality scenarios. Objectives: Though VQA was present for some time with the classical metrices like SSIM and PSNR, the advent of machine learning has brought in new techniques of VQAs which are built upon Convolutional Neural Networks (CNNs) or Deep Neural Networks (DNNs). Methods: Over the past years various research studies such as the BVQA which performed video quality assessment of nature-based videos using DNNs exposed the powerful capabilities of machine learning algorithms. BVQA using DNNs explored human visual system effects such as content dependency and time-related factors normally known as temporal effects. Results: This study explores the sharpness effect on models like BVQA. Sharpness is the measure of the clarity and details of the video image. Sharpness typically involves analyzing the edges and contrast of the image to determine the overall level of detail and sharpness. Conclusion: This study uses the existing video quality databases such as CVD2014. A comparative study of the various machine learning parameters such as SRCC and PLCC during the training and testing are presented along with the conclusion.
• Abstract（参考訳）: 紹介:ビデオ品質アセスメント(VQA)は、ビデオがあらゆる分野のアプリケーションとのコミュニケーションにおいて重要な要素である現代における重要な研究分野の1つである。 モバイル技術における急速な技術開発により、誰でも様々なビデオ品質シナリオを生んだ動画を作成できるようになった。 目的: VQAは、SSIMやPSNRのような古典的なメトリクスでしばらくの間存在していたが、機械学習の出現は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やディープニューラルネットワーク(DNN)に基づいて構築されたVQAの新しい技術をもたらした。 方法:過去数年間,DNNを用いた自然ビデオの映像品質評価を行うBVQAなど,さまざまな研究が,機械学習アルゴリズムの強力な能力を明らかにしている。 DNNを用いたBVQAは、コンテンツ依存や時間的効果として知られる時間的要因のような人間の視覚システム効果を探索した。 結果:本研究では,BVQAのようなモデルに対するシャープネス効果について検討した。 シャープネス(Sharpness)は、ビデオ画像の明快さと細部を測る尺度である。 シャープネスは通常、画像のエッジとコントラストを分析して、詳細とシャープネスの全体レベルを決定する。 結論:本研究では,CVD2014などの既存の映像品質データベースを用いた。 トレーニングおよびテスト中のSRCCやPLCCなどの各種機械学習パラメータの比較研究は、その結論とともに提示される。

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