Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-04-19T18:06:55Z
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Previous issue date: 2017-05-11 / O consumo de vídeos digitais cresce a cada ano. Vários países já utilizam TV digital e o tráfego de dados de vídeos na internet equivale a mais de 60\% de todo o tráfego de dados na internet. Esse aumento no consumo de vídeos digitais exige métodos computacionais viáveis para o cálculo da qualidade do vídeo. Métodos objetivos de qualidade de vídeo são algoritmos que calculam a qualidade do vídeo. As mais recentes métricas de qualidade de vídeo, apesar de adequadas possuem um tempo de execução alto. Em geral, os algoritmos utilizados são complexos e extraem características espaciais e temporais dos vídeos. Neste trabalho, realizamos uma análise dos efeitos da redução da resolução espacial no desempenho dos métodos de avaliação da qualidade do vídeo. Com base nesta análise, nós propomos um framework, para a avaliação da qualidade de vídeo que melhora o tempo de execução das métricas objetivas de qualidade de vídeo sem reduzir o desempenho na predição da qualidade do vídeo. O framework consiste em quatro etapas. A primeira etapa, classificação, identifica os vídeos mais sensíveis à redução da resolução espacial. A segunda etapa, redução, reduz a resolução espacial do vídeo de acordo com a distorção presente. A terceira etapa, predição de qualidade, utiliza uma métrica objetiva para obter uma estimativa da qualidade do vídeo. Finalmente, a quarta etapa realiza um ajuste dos índices de qualidade preditos. Dois classificadores de vídeo são propostos para a etapa de classificação do framework. O primeiro é um classificador com referência, que realiza medidas da atividade espacial dos vídeos. O segundo é um classificador sem-referência, que realiza medidas de entropia espacial e espectral, utilizando Support Vector Machine, para classificar os vídeos. Os classificadores de vídeo têm o objetivo de selecionar o melhor fator de redução da resolução espacial do vídeo. Testamos o framework proposto com 6 métricas objetivas de qualidade de vídeo e 4 bancos de qualidade de vídeo. Com isso, melhoramos o tempo de execução de todas as métricas de qualidade de vídeo testadas. / The consumption of digital videos increases every year. In addition to the fact that many countries already use digital TV, currently the traffic of internet video services are more than 60\% of the total internet traffic. The growth of digital video consumption demands a viable method to measure the video quality. Objective video quality assessment methods are algorithms that estimates video quality. Recent quality assessment methods provide quality predictions that are well correlated with the subjective quality scores. However, most of these methods are very complex and takes long periods to compute. In this work, we analyze the effects of reducing the video spatial resolution on the performance of video quality assessment methods. Based on this analysis, we propose a framework for video quality assessment that reduces the runtime performance of a given video quality assessment method without reducing its accuracy performance. The proposed framework is composed of four stages. The first stage, classification, identifies videos that are more sensitive to spatial resolution reduction. The second stage, reduction, aims to reduce the video spatial resolution according to the video distortion. The third stage, quality prediction, estimates the video quality using an objective video quality assessment method. Finally, the fourth stage normalizes the predicted quality scores according to the video spatial resolution. We design two video classifiers for the first stage of the framework. The first classifier is a full-reference classifier based on a video spatial activity measure. The second is a no-reference classifier based on spatial and spectral entropy measures, which uses a Support Vector Machine (SVM) algorithm. We use the video classifiers to identify the type of distortion in the video and choose the most appropriate spatial resolution. We test the framework using six different video quality assessment methods and four different video quality databases. Results show that the proposed framework improves the average runtime performance of all video quality assessment methods tested. We also analyze the effects of a temporal resolution reduction on the performance of video quality assessment methods. The analysis shows that video quality assessment methods based on temporal features are more sensitive to temporal resolution reduction. Also, videos with temporal distortions, like packet loss, are very sensitive to temporal resolution reduction.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/23490 |
| Date | 16 February 2017 |
| Creators | Akamine, Welington Yorihiko Lima |
| Contributors | Farias, Mylene Christine Queiroz de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Inglês |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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