Esta dissertação apresenta o estudo, a melhoria e a implementação de um algoritmo para avaliar a qualidade de vídeo baseado na relevância dos objetos nos quadros. A métrica usada para estimar a relevância tem como pré-requisito a segmentação do vídeo. O trabalho foi dividido em etapas distintas: (1) segmentação, (2) avaliação da segmentação e estimação da relevância, (3) geração de artefatos nos vídeo originais e (4) avaliação de qualidade de vídeo. Experimentos com diferentes artefatos comprovam a eficiência da métrica proposta em termos de correlação com a métrica subjetiva. / This work presents the study, improvement and implementation of an algorithm to evaluate the video quality based on the relevance of objects in the frames. The measurements used to estimate the relevance requires a segmentation of objects. The work was divided into the following sections: (1) segmentation, (2) evaluation of segmentation and estimation of relevance, (3) generation of artifacts in video original and (4) evaluation of video quality. Experiments with different artifacts prove the efficiency of the proposed metric in terms of correlation with subjective measures

Esta dissertação apresenta o estudo, a melhoria e a implementação de um algoritmo para avaliar a qualidade de vídeo baseado na relevância dos objetos nos quadros. A métrica usada para estimar a relevância tem como pré-requisito a segmentação do vídeo. O trabalho foi dividido em etapas distintas: (1) segmentação, (2) avaliação da segmentação e estimação da relevância, (3) geração de artefatos nos vídeo originais e (4) avaliação de qualidade de vídeo. Experimentos com diferentes artefatos comprovam a eficiência da métrica proposta em termos de correlação com a métrica subjetiva. / This work presents the study, improvement and implementation of an algorithm to evaluate the video quality based on the relevance of objects in the frames. The measurements used to estimate the relevance requires a segmentation of objects. The work was divided into the following sections: (1) segmentation, (2) evaluation of segmentation and estimation of relevance, (3) generation of artifacts in video original and (4) evaluation of video quality. Experiments with different artifacts prove the efficiency of the proposed metric in terms of correlation with subjective measures