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当涉及到视频质量测量,平均不会削减它

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M大多数视频质量度量工具通过计算所有帧的分数,然后取平均值来对视频文件进行评分. 就像老话说的那样,一只脚放在烤箱里,另一只脚放在冰桶里,你会感到很舒服, average scores can 被欺骗,多半是因为他们可以隐藏 可能降低观看者体验质量(QoE)的短暂质量问题. 幸运的是,有几种机制可以避免这个陷阱,尽管它们往往是特定于工具的. 

For example, SSIMWAVE's SSIMPLUS VOD Monitor produces two SSIMPLUS scores, one 用简单平均数和另一个平均数计算 使用一种叫做加权平均指数的算法,或者 WAI. Here's a blurb from an SSIMWAVE white paper: "Perceptual video QoE is 不是一个静态的过程和影响不同 部分视频对整体QoE是不同的. Humans tend to remember the relatively low-quality moments. WAI …旨在捕捉质量波动对整体质量质量指标的影响." What's great about WAI is that you can 通过简单的数控控制分配这些质量波动的权重. 

Moscow State University (MSU) adopted a 的最新版本12也采用了类似的方法 Video Quality Measurement Tool (VQMT), which produces both an average score 对于每个视频文件和谐波的平均值. 这是我在 MSU: “对于分数越高越好的指标, such as SSIM, PSNR [peak signal-to-noise ratio], and VMAF [视频多方法评估融合],观众可能不满意,如果15 seconds of a 50-second video had a PSNR value of 20 and 35 seconds had PSNR value of 50. The 算术平均值将是(50*35 + 20*15)/50 = 41 which is quite good. 谐波平均值将是50/(35/50 + 15/20)= 34.5 which is closer to 现实,因为低值有更高的优先级." So, it's the same principle as SSIMWAVE's WAI,但是没有灵活性,因为你不能 控制给变量多少权重. The formula is the formula. 

If you compute VMAF using FFmpeg, which you can learn to do on Streaming Learning Center, you can choose among 三种池化方法-最小值,调和平均值,或平均值. Since the VMAF filter can produce PSNR, SSIM, and MS SSIM scores along with VMAF, you can compute the 四项指标的谐波平均得分. I 检查了,没有找到相同的选项 Netflix vmafossexec.exe tool, though I could be mistaken. 当然,您也可以将单个框架分数导入Google 表格或Excel和计算谐波 mean, but that's a lot of work. 

另一个可变性的度量是标准差. So, if two video files posted a VMAF score of 90, 其中一个标准差是3,另一个是7, 您会知道后一个文件具有更多的可变性. Hybrik's Media Analyzerwas the first tool 我用的包括标准差 加上最高和的值和位置 lowest score in the file. Not surprisingly, besides adding the harmonic mean, MSU now 计算标准偏差并将 低帧值和高帧值的位置对所有 metric calculations in version 12 of VQMT. 

Note that the SSIMPLUS VOD Monitor, VQMT, and Hybrik all have results plots that 以图形方式显示度量分数 文件的持续时间,因此您可以自己观察可变性,这在一次性使用中很有用 情况,但很难建立一个自动化的 workflow. With the first two (but not Hybrik), 您还可以单击图形并查看实际帧,以验证低分数是否反映了问题 actual subjective appearance. This is a great 特性,用于比较编码技术 或者编解码器,但这不是自动化的. 

底线是,如果你用的是框架得分的简单平均值, 你错过了可能影响QoE的变化, which is why we use the metrics in the first place. 因此,请找到一个工具,为您提供上面列出的一些附加数据点.

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