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Métricas de qualidade para sinais áudio-visuais

Becerra Martinez, Helard 13 December 2013 (has links)
Submitted by Guimaraes Jacqueline (jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-10-03T15:03:52Z No. of bitstreams: 1 2013_HeraldBecerraMartinez.pdf: 6285388 bytes, checksum: 7642f809beedcb792ef51101cd5b4663 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-10-03T15:07:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_HeraldBecerraMartinez.pdf: 6285388 bytes, checksum: 7642f809beedcb792ef51101cd5b4663 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-03T15:07:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_HeraldBecerraMartinez.pdf: 6285388 bytes, checksum: 7642f809beedcb792ef51101cd5b4663 (MD5) / Nesta dissertação é estudada a avaliação da qualidade em sinais áudio-visuais, especificamente a avaliação subjetiva e objetiva de sinais em alta definição. O procedimento mais preciso para a aferição da qualidade é a avaliação utilizando experimentos psico-físicos (subjetivos) com observadores humanos. Esta metodologia demanda um longo período de tempo e um elevado custo operacional. Uma alternativa consiste em utilizar métricas objetivas para obter uma estimação da qualidade do sinal multimídia. As métricas objetivas podem ser classificadas segundo a quantidade de informação necessária para estimar a qualidade do sinal: (1) Referência Completa (FullReference (FR)), (2) Referência Reduzida (ReduceReference (RR)), e (3) Sem Referência (No-Reference(NR)). O objetivo desta dissertação é propor modelos de qualidade objetivos e subjetivos para sinais multimídia (áudio e vídeo), ou seja modelos áudio-visuais. Os modelos subjetivos são baseados nos dados experimentais, enquanto que os modelos objetivos (métricas FR e NR) são obtidos através de uma função de combinação de métricas de áudio e vídeo. São descritos os três experimentos psico-físicos realizados com o fim de estudar a relação entre as componentes de áudio e vídeo. Com o objetivo de obter um modelo áudio-visual objetivo, duas métricas sem-referência (NR) de áudio e vídeo foram propostas. Ao todo, são propostos neste trabalho três modelos subjetivos, três modelos objetivos com-referência (FR) e três modelos objetivos sem-referência (NR). Os resultados apresentados mostram que os modelos conseguem estimar os valores de qualidade áudio-visual de forma aceitável. O desempenho destes modelos foi comparado com o desempenho de propostas existentes na literatura. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this work, we studied audio-visual quality assessment models, focusing on the subjective and objective quality assessment of high de nition signals. The most accurate method to determine the quality of a video is by using psychophysical experiments with human subjects (subjective metrics). However, these kinds of methods are expensive and time-consuming. Objective metrics represent a good alternative for measuring video quality. They can be classi ed according to the amount of reference (original) information used to stimate the signal quality: Full Reference (FR), Reduced Reference (RR), and No-Reference (NR) metrics. The main objective of this dissertation is to propose subjective and objective quality models to calculate the quality of multimedia (audio and video) signals, i.e. audio-visual signals. Subjective models are designed by collecting data from psychophysical experiments; meanwhile, objective models (FR and NR metrics) use quality measures of audio and video (from an audiovisual signal) and combine them into a single measure. Three psychophysical experiments were performed, with the goal of studing the relation between the audio and video components of an audio-visual signal. Moreover, in order to model the audio-visual quality metrics, two quality metrics (NR) for audio and video were proposed. In sumary, we introduce three subjective models, three FR objective models, and three NR objective models to estimate the audio-visual quality of a signal. The performance of these models was compared with the performance of other metrics available in the literature.

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