Color-Sensitivity-Based Combined PSNR for Objective Video Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The peak signal-to-noise ratio (PSNR) has been widely employed as an objective video quality assessment (VQA) metric. Usually, videos are represented in the YCbCr color space, which results in three PSNR values for each video frame. Several VQA metrics have been proposed to measure the video quality with a single combined PSNR. However, these metrics are derived heuristically without theoretical justification. In this paper, based on our extensive subjective tests on the sensitivity of the human visual system to different color components, we derive the optimal weighting coefficients of a color-sensitivity-based combined PSNR (CSPSNR). Moreover, to verify the performance of the combined PSNR, test sequences with different levels of combined PSNRs are used to evaluate the quality of the videos. However, no such database is currently available for measuring the effectiveness of different methods regarding combined PSNRs. In this paper, we design a novel coding scheme to produce sequences whose PSNRs are the combinations of different levels of PSNRs of YCbCr, with which the correlation between the subjective score and the combined PSNR is analyzed. Experiment results and statistical analysis demonstrate that the proposed CSPSNR correlates better with the mean opinion score than the existing methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».