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Using classification for video quality evaluation

机译：使用分类进行视频质量评估

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This paper presents a methodology for monitoring quality of service in multimedia networks. The proposal consists in the use of a simple and generic classification algorithm that enables classify the quality of a given video. The main purpose is to objectively classify video quality according to the ITU-T continuous scale, faithfully with human judgment on video quality. The challenge is to create a video quality monitoring tool (VQMT) classifying the video quality directly from the available video quality metrics, by matching the quality level of a given video to a class of video quality among the 5 considered video quality classes (Excellent, Good, Fair, Poor and Bad). Promising results are obtained using a k-NN classification tool trained on a dataset of a subjective experience along with fundamental measurable metrics, namely packet loss rate, peak signal to noise ratio, spatial indexes and temporal indexes. A statistical analysis is provided comparing this solution's performance with data-sets obtained through subjective human rating.
机译：本文提出了一种监测多媒体网络服务质量的方法。该提议包括使用一种简单且通用的分类算法，该算法能够对给定视频的质量进行分类。主要目的是根据人对视频质量的判断，忠实地根据ITU-T连续尺度对视频质量进行客观分类。面临的挑战是创建一种视频质量监控工具（VQMT），方法是将给定视频的质量等级与5种考虑的视频质量类别（优秀，好，一般，差和坏）。使用在主观经验的数据集上训练的k-NN分类工具以及基本的可衡量指标（即丢包率，峰值信噪比，空间索引和时间索引），可以获得有希望的结果。提供了统计分析，将该解决方案的性能与通过主观人类评分获得的数据集进行了比较。

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