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J-GLOBAL ID：202202234154353783   整理番号：22A1163376

フレームレート歪に敏感なビデオ品質評価モデルの作成【JST・京大機械翻訳】

Making Video Quality Assessment Models Sensitive to Frame Rate Distortions

著者 (5件)： Madhusudana Pavan C. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas, Austin, TX, USA) ,  Birkbeck Neil (Google Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Wang Yilin (Google Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Adsumilli Balu (Google Inc., Mountain View, CA, USA) ,  Bovik Alan C. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas, Austin, TX, USA)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 29  ページ： 897-901  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオ品質評価(VQA)の一部として,フレームレートの変化から生じる歪みを捉える問題を考察した。可変フレームレート(VFR)ビデオは,はるかに一般的になり,ストリームビデオは,通常30フレーム/秒(fps)から120fpsまでの範囲である。VFR-VQAは,異なるフレームレートを有する参照と歪んだビデオの不均一比較を行うだけでなく,歪みタイプに関してユニークな課題を提供する。現在のVQAモデルの大多数は,同じフレームレートのビデオを比較する必要があるが,フレームレートアーチファクトを適切に説明できない。最近提案された一般化エントロピー差分(GREED)VQAモデルは,時間帯通過係数のエントロピー差の自然ビデオ統計モデルを用いて,このタスクで成功し,フレームレート歪から生じるビデオ品質変化の予測に優れた性能を提供する。ここでは,GREEDからの時間的特徴が既存のVQAモデルと組み合わせた簡単な融合フレームワークを提案し,フレームレート歪に対するモデル感度を改善した。著者らは,この特徴融合が,HFR/VFRデータセットと固定フレームレート(FFR)VQAデータベースの両方に関するモデル性能を著しく高めることを,広範な実験を通して見出した。著者らの結果は,効率的な時間表現を採用することが,フレームレート変動が起こるとき,はるかにロバストで正確なVQAモデルをもたらすことができることを示唆する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  効率 ,  データベース ,  *フレーム ,  *伝送速度 ,  *録画装置 ,  統計模型 ,  ロバスト性 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： *フレームレート ,  評価モデル ,  *ビデオ品質 ,  *レート歪 ,  特徴融合 ,  固定フレーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： レート歪 ,  ビデオ品質 ,  評価モデル