<title>Subjective quality assessment and the effect of context in expert and nonexpert viewers</title>
Notice bibliographique
Résumé
The perceived quality of video sequences is generally measured using standard subjective methods. It has been argued that these methods, which typically consist of scaling judgment tasks, are affected by context effects. Context effects are observed when the perceived quality of a video sequence is influenced by the perceived quality of the other video sequences included in the test. Several studies have confirmed the presence of context effects. However, the same studies are ambiguous with respect to the issue of which methods are affected the most. In addition, context effects have been investigated mainly with non-expert viewers. In this study, we investigated context effects in both expert and non-expert viewers. Two experiments were conducted to investigate the relationships between context effects, level of expertise, and type of subjective method. In Experiment 1, we measured range and frequency context effects for two different subjective assessment methods, a double stimulus method (i.e., DSCQS) and a comparison scaling method, using non-expert viewers. We found no frequency context effect with both methods, and a marginal range context effect with the DSCQS method. In Experiment 2, we obtained the same measurements with expert viewers. We found no context frequency effect for both subjective methods, and a very small range context effect for the comparison method only.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».