Apr, 2023

面部视频压缩的感知质量评估：基准和有效方法

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TL;DR本文介绍了大规模压缩人脸视频质量评估数据库的构建和性能评估，该数据库被认为是系统地理解人脸视频中感知质量和多样化压缩畸变的第一次尝试，同时还开发了 FAVOR 指数来度量人脸视频的感知质量。
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发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络用于视频质量评估

    本文介绍一种基于深度学习框架的视频质量评估方法，综合考虑了压缩失真和传输延迟，通过端到端特征学习，可提高视频内容传输机制 VQA 的准确性。

    Sep, 2018

  • 高视觉保真度学习视频压缩

    通过设计自信度基于的特征重建方法和周期性补偿损失，本文提出了一种新颖的高视觉保真度学习视频压缩框架 (HVFVC)，以解决学习视频压缩中的重建问题和优化缺陷，实现了出色的感知质量，并仅需占最新 VVC 标准的 50% 比特率。

    Oct, 2023

  • 利用预先存在的失真预测压缩视频的质量

    本研究旨在通过开发一种新的视频质量评估框架 1stepVQA，通过利用自然视频和混合失真视频的统计规律，更准确地预测压缩后视频的质量，并采用一种新的视频数据库，其中包括 (通常是失真的) UGC 视频参考和大量压缩版本的视频。

    Apr, 2020

  • SB-VQA: 基于堆栈的视频质量评估框架用于视频增强

    我们提出了一种基于堆栈的视频质量评估 (VQA) 框架，可以更准确地基于人类主观感知预测增强视频的视频质量，并考虑了视频语义理解等因素，进而在 YouTube 视频等多种应用场景中得到了广泛应用。

    May, 2023

  • VDPVE：用于感知视频增强的 VQA 数据集

    本文构建了一个包含三个子数据集的 Perceptual Video Enhancement 数据集，共计 1211 个视频，邀请 21 个受试者对其进行了主观品质评估，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以验证几种流行的视频质量评估方法在测试集上的表现。

    Mar, 2023

  • 生成人脸视频编码技术和标准化工作：综述

    Generative Face Video Coding (GFVC) techniques, which exploit facial priors and deep generative models, are comprehensively surveyed in this paper, including standardization efforts and their potential applications.

    Nov, 2023

  • AIS 2024 用户生成内容视频质量评估挑战：方法与结果

    该论文综述了 AIS 2024 视频质量评估（VQA）挑战，着重于用户生成内容（UGC）。该挑战旨在收集能够估计 UGC 视频感知质量的基于深度学习的方法。挑战中的用户生成视频来自 YouTube UGC 数据集，包括多样的内容（体育、游戏、歌词、动漫等）、质量和分辨率。提出的方法必须在 1 秒内处理 30 个 FHD 帧。在挑战中，共有 102 位参与者注册，其中 15 人提交了代码和模型。本文回顾了前 5 个提交的性能，并提供了对用户生成内容高效视频质量评估的各种深度模型的调查。

    Apr, 2024

  • 对感知视频质量的大规模研究

    为了推进无参考视频质量预测，我们构建了一个大规模的视频质量评估数据库，其中包含由大量用户捕捉的独特内容的 585 个视频，具有各种复杂，真实扭曲的级别。我们通过众包收集了大量的主观视频质量分数，总共有 4776 个独特的参与者参加了本次研究，产生了超过 205000 条意见分数，每个视频平均记录了 240 个人的意见。我们称之为 LIVE-VQC 的新资源的价值是通过在其中进行领先的 NR 视频质量预测器的比较来证明的；这是有史以来在内容数量、捕获设备、畸变类型与畸变组合、研究参与者和记录的主观分数等多个关键维度上进行的最大的视频质量评估研究。

    Mar, 2018

  • MD-VQA: UGC 直播视频的多维质量评估

    本文通过构建一个首个主观 UGC 直播视频质量数据库并开发一个有效的评估工具来解决 UGC Live VQA 问题，并基于所构建的数据库开发了一个多维 VQA 评估器以从语义、失真和动态方面衡量 UGC 直播视频的视觉质量。实验结果表明，MD-VQA 在我们的 UGC Live VQA 数据库和现有压缩 UGC VQA 数据库上均实现了最先进的性能。

    Mar, 2023

  • 探索视频感知表征在盲视频质量评估中的有效性

    通过提取 HVS 的视频感知表示，并通过测量其在感知领域中的表示方式的直线程度和紧凑性来量化视频的自然度和内容连续性，我们提出了一种评估视频临时失真的 TPQI 指标，并证明它对任何数据集都有可申请性，即使在评估具有大的时间变化的视频时也有适用性，TPQI 可以实现与空间质量度量相当的性能甚至更加有效的评估。

    Jul, 2022