On the performance of video quality assessment methods for different spatial and temporal resolutions

Abstract

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.