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【24h】

Motion-aware video quality assessment

机译：运动感知视频质量评估

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This work focuses on considering motion towards improving video quality assessment algorithms. The improvement refers to improving computational video quality assessment algorithms in order to be in closer agreement with the subjective evaluation of video quality. We propose a motion saliency model that exploits motion features on spatial level and also an approach for consideration of global motion in the temporal dimension, leading to further improvements in the accuracy of video quality assessment. We perform evaluation by integrating our approaches in existing objective quality models and also by comparing them to existing related state-of-the-art video quality assessment methods.
机译：这项工作集中在考虑改进视频质量评估算法的运动。改进是指改进计算视频质量评估算法，以便与视频质量的主观评估更加一致。我们提出了一种运动显着性模型，该模型利用了空间水平上的运动特征，并且还考虑了在时间维度上考虑全局运动的方法，从而进一步提高了视频质量评估的准确性。我们通过将我们的方法整合到现有的客观质量模型中并与现有相关的最新视频质量评估方法进行比较来进行评估。

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