该文研究了移动云游戏中针对没有参考视频的视频质量评估模型（No-Reference Video Quality Assessment model，NR VQA）的问题，并提出了一种新的 NR VQA 模型，使用支持向量回归（SVR）对其进行训练，取得了优异的性能（LIVE-Meta MCG 视频数据库）。

May, 2023

本文的研究旨在理解 UGC 游戏视频的感知特征，采用主观人类研究和客观评估方法评价零星的 UGC 游戏视频，评估了包括基于自然视频统计和 CNN 学习特征的 GAME-VQP 模型在内的多个最新 VQA 模型，为游戏视频的 VQA 模型开发提供帮助。

Mar, 2022

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

我们通过对来自印度社交媒体平台 ShareChat 的一组移动源视频进行大规模主观研究，评估用户生成的移动视频内容的知觉质量，为视频质量研究提供文化、视觉和语言的多样化资源。

Jan, 2024

研究使用众包平台收集用户主观评价数据，分析视频质量评估的各种维度，并调查全视频 MOS 及相应块的 MOS 之间的相关性，以及品质评分聚合中块变化的影响。

Feb, 2020

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

本文介绍一种新的数据集: LIVE In the Wild Image Quality Challenge Database，旨在解决已有的图片质量数据库由于受控条件下被损坏无法很好地反映真实情况的问题，采集了大量真实环境下采集的图片，并通过在线众包系统进行了大规模的主观评估研究，为盲目的图像质量评估算法提供基础研究和深入分析。

Nov, 2015

为了便于对 UGC 视频质量进行评估，我们创建了一个 UGC 视频质量评估数据库，其中包含 50 个源视频以及由不同量化级别和编码标准压缩生成的多个失真版本。我们进行了主观质量评估，并对数据库进行了基准测试，观察到未来改进 UGC 视频质量测量方法的潜在空间。

Aug, 2019

视频质量评估在视频处理领域中起着至关重要的作用，本文提供了对视频质量评估研究的最新和全面的综述，包括主观视频质量评估方法和数据库、通用目的的客观视频质量评估算法、特定应用和新兴主题的客观视频质量评估指标的概述，以及最先进的视频质量评估指标的性能比较和分析。

Feb, 2024

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