Métodos sem referência baseados em características espaço-temporais para avaliação objetiva de qualidade de vídeo digital
The development of no-reference video quality assessment methods is an incipient topic in the literature and it is challenging in the sense that the results obtained by the proposed method should provide the best possible correlation with the evaluations of the Human Visual System. This thesis prese...
Autor principal: | Silva, Wyllian Bezerra da |
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Formato: | Tese |
Idioma: | Português |
Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2013
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Assuntos: | |
Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/525 |
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riut-1-5252015-03-07T06:09:43Z Métodos sem referência baseados em características espaço-temporais para avaliação objetiva de qualidade de vídeo digital Silva, Wyllian Bezerra da Pohl, Alexandre de Almeida Prado Vídeo digital Controle de qualidade Redes neurais (Computação) Algorítmos Simulação (Computadores) Digital video Quality control Neural networks (Computer science) Algorithms Computer simulation The development of no-reference video quality assessment methods is an incipient topic in the literature and it is challenging in the sense that the results obtained by the proposed method should provide the best possible correlation with the evaluations of the Human Visual System. This thesis presents three proposals for objective no-reference video quality evaluation based on spatio-temporal features. The first approach uses a sigmoidal analytical model with leastsquares solution using the Levenberg-Marquardt method. The second and third approaches use a Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network with learning based on the Extreme Learning Machine algorithm. Furthermore, an extended version of Extreme Learning Machine algorithm was developed which looks for the best parameters of the artificial neural network iteratively, according to a simple termination criteria, whose goal is to increase the correlation between the objective and subjective scores. The experimental results using cross-validation techniques indicate that the proposed methods are correlated to the Human Visual System scores. Therefore, they are suitable for the monitoring of video quality in broadcasting systems and over IP networks, and can be implemented in devices such as set-top boxes, ultrabooks, tablets, smartphones and Wireless Display (WiDi) devices. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) O desenvolvimento de métodos sem referência para avaliação de qualidade de vídeo é um assunto incipiente na literatura e desafiador, no sentido de que os resultados obtidos pelo método proposto devem apresentar a melhor correlação possível com a percepção do Sistema Visual Humano. Esta tese apresenta três propostas para avaliação objetiva de qualidade de vídeo sem referência baseadas em características espaço-temporais. A primeira abordagem segue um modelo analítico sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o método Levenberg-Marquardt e a segunda e terceira abordagens utilizam uma rede neural artificial Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network com aprendizado baseado no algoritmo Extreme Learning Machine. Além disso, foi desenvolvida uma versão estendida desse algoritmo que busca os melhores parâmetros da rede neural artificial de forma iterativa, segundo um simples critério de parada, cujo objetivo é aumentar a correlação entre os escores objetivos e subjetivos. Os resultados experimentais, que usam técnicas de validação cruzada, indicam que os escores dos métodos propostos apresentam alta correlação com as escores do Sistema Visual Humano. Logo, eles são adequados para o monitoramento de qualidade de vídeo em sistemas de radiodifusão e em redes IP, bem como podem ser implementados em dispositivos como decodificadores, ultrabooks, tablets, smartphones e em equipamentos Wireless Display (WiDi). 2013-07-04T16:04:56Z 2013-07-04T16:04:56Z 2013-03-13 doctoralThesis SILVA, Wyllian Bezerra da. Métodos sem referência baseados em características espaço-temporais para avaliação objetiva de qualidade de vídeo digital. 2013. 189 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2013. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/525 por application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial |
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The development of no-reference video quality assessment methods is an incipient topic in the literature and it is challenging in the sense that the results obtained by the proposed method should provide the best possible correlation with the evaluations of the Human Visual System. This thesis presents three proposals for objective no-reference video quality evaluation based on spatio-temporal features. The first approach uses a sigmoidal analytical model with leastsquares solution using the Levenberg-Marquardt method. The second and third approaches use a Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network with learning based on the Extreme Learning Machine algorithm. Furthermore, an extended version of Extreme Learning Machine algorithm was developed which looks for the best parameters of the artificial neural network iteratively, according to a simple termination criteria, whose goal is to increase the correlation between the objective and subjective scores. The experimental results using cross-validation techniques indicate that the proposed methods are correlated to the Human Visual System scores. Therefore, they are suitable for the monitoring of video quality in broadcasting systems and over IP networks, and can be implemented in devices such as set-top boxes, ultrabooks, tablets, smartphones and Wireless Display (WiDi) devices. |
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2013 |
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