論文の概要: Analytic Score Optimization for Multi Dimension Video Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16856v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 20:34:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.395145
• Title: Analytic Score Optimization for Multi Dimension Video Quality Assessment
• Title（参考訳）: 多次元映像品質評価のための分析スコア最適化
• Authors: Boda Lin, Yongjie Zhu, Wenyu Qin, Meng Wang, Pengfei Wan,
• Abstract要約: 本稿では,5つの重要な品質次元にアノテートされた多様なユーザ生成コンテンツ(UGC)を含む大規模多次元VQAデータセットを提案する。 データセット内の各ビデオは、これらの次元で3人以上のラッカーによってスコアされ、微粒なサブ属性ラベルが付けられます。 解析スコア最適化(ASO)は,多次元VQAから導出される学習後目標である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.857118087904206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video Quality Assessment (VQA) is evolving beyond single-number mean opinion score toward richer, multi-faceted evaluations of video content. In this paper, we present a large-scale multi-dimensional VQA dataset UltraVQA that encompasses diverse User-Generated Content~(UGC) annotated across five key quality dimensions: Motion Quality, Motion Amplitude, Aesthetic Quality, Content Quality, and Clarity Quality. Each video in our dataset is scored by over 3 human raters on these dimensions, with fine-grained sub-attribute labels, and accompanied by an explanatory rationale generated by GPT based on the collective human judgments. To better leverage these rich annotations and improve discrete quality score assessment, we introduce Analytic Score Optimization (ASO), a theoretically grounded post-training objective derived for multi-dimensional VQA. By reframing quality assessment as a regularized decision-making process, we obtain a closed-form solution that naturally captures the ordinal nature of human ratings, ensuring alignment with human ranking preferences. In experiments, our method outperforms most baselines including closed-source APIs and open-source models, while also reducing mean absolute error (MAE) in quality prediction. Our work highlights the importance of multi-dimensional, interpretable annotations and reinforcement-based alignment in advancing video quality assessment.
• Abstract（参考訳）: ビデオ品質評価(VQA)は、ビデオコンテンツのよりリッチで多面的な評価に向けて、単一の数字平均評価スコアを超えて進化している。 本稿では、動作品質、運動振幅、美的品質、コンテンツ品質、明度品質の5つの主要な品質次元にアノテートされた多様なユーザ生成コンテンツ~(UGC)を含む、大規模多次元VQAデータセットUltraVQAを提案する。 データセット内の各ビデオは、これらの次元で3人以上のラテンダーによってスコアされ、細粒度のサブ属性ラベルが付けられ、GPTによって生成された説明的根拠が伴う。 これらのリッチアノテーションをより活用し、離散的な品質スコア評価を改善するために、多次元VQAから導出される理論的に基礎付けられたポストトレーニング対象であるASO(Analytic Score Optimization)を導入する。 品質評価を正規化意思決定プロセスとして再考することにより、人間の格付けの常態性を自然に捉え、人間の格付けの嗜好と整合性を確保するクローズドフォームのソリューションを得る。 実験では、クローズドソースAPIやオープンソースモデルなど、ほとんどのベースラインよりも優れており、品質予測における平均絶対誤差(MAE)も低減している。 本研究は,映像品質評価における多次元・解釈可能なアノテーションと強化に基づくアライメントの重要性を強調した。

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