评估视频质量（QoE）

摘要：QoS（服务质量）主要关注底层网络性能指标，如时延、抖动、带宽和误码率等。而QoE（用户体验质量）则更侧重于用户对视频服务的主观感受，包括有效性和可用性。通常，QoS是通过客观指标来衡量的，而QoE则需要通过主观测试或模型法来评估。

视频质量评估（QoE）是一个复杂且多方面的过程，涉及多种技术和方法。以下是对视频质量评估的详细分析：

QoE与QoS的关系：
QoS（服务质量）主要关注底层网络性能指标，如时延、抖动、带宽和误码率等。而QoE（用户体验质量）则更侧重于用户对视频服务的主观感受，包括有效性和可用性。通常，QoS是通过客观指标来衡量的，而QoE则需要通过主观测试或模型法来评估。视频质量评估方法：
主观评估：通过人类受试者对视频质量进行评分，如平均意见分数（MOS），这是最直接但成本较高的方法。客观评估：利用数学模型预测主观质量，例如基于机器学习的方法，如VMAF（Video Multimethod Assessment Fusion），它结合多种视频质量评估方法来预测观众的主观质量感受。无参考评估：这种方法不需要原始参考帧，适用于实时通信场景，如WebRTC，通过深度学习技术提取特征并进行评估。影响QoE的因素：
视频源质量、网络性能、中间媒体的透明性以及用户的主观因素都会影响QoE。网络视频的QoE可以通过客观指标如视频质量和码率、启动延迟、卡顿次数和时间等进行间接评估。实时视频流中的QoE评估：
在实时视频流中，QoE评估需要考虑网络条件的变化，如带宽和延迟等，这些因素会影响视频传输策略，从而优化用户体验。

深度学习技术在实时视频流中的应用可以实时估计用户观看视频时的体验质量，确保用户获得最佳的观看体验。特定场景下的QoE评估：
在360度视频场景中，QoE评估需要考虑用户实际观看的瓷砖质量、缓冲时间和视口内质量振荡等因素。对于短视频用户生成内容（UGC），如KSVQE方法，通过结合视觉语言模型和内容自适应调制来提高质量评估能力。未来研究方向：
随着视频流媒体的普及，数据驱动的QoE分析模型将更加重要，特别是在适应性视频传输、3D视频、全景视频以及360度视频等特殊场景下。深度学习和人工智能技术将继续在视频质量评估中发挥重要作用，尤其是在无参考评估和实时视频流中的应用。

视频质量评估是一个多维度、跨学科的研究领域，涉及从网络性能到用户感知的多个方面。未来的研究将更加注重利用大数据和人工智能技术来提高评估的准确性和实时性。

如何量化和评估视频质量的主观感受？

量化和评估视频质量的主观感受可以通过多种方法进行，这些方法主要分为主观评估和客观评估两大类。

主观评估方法

ITU-R BT.500标准：
双刺激损伤尺度（DSIS） ：受测者观看原始参考视频和失真视频组成的“视频对”，并对失真视频的失真度进行评分。双刺激连续质量尺度（DSCQS） ：原始参考视频和失真视频的显示顺序随机，受测者对每个“视频对”中两幅视频的质量进行打分。单刺激方法（SS） ：以随机形式显示多个测试视频，受测者只观看测试视频，对其质量进行打分。单刺激连续质量评估（SSCQE） ：只显示测试序列，受测者持续对观测序列进行评分，考虑分值大小和打分时间。刺激－比较方法（SCACJ） ：由观察者给出指标，表示两个演示之间关系，包括形容词分类判断法、非分类判断法和性能法。同时双激励连续评价方法（SDSCE） ：衡量较长序列的视频质量，衡量视频内容的代表性，以及衡量差错统计值。ITU-R BT.1788标准：
使用连续质量尺度评价视频片段内在质量，观测者在从0到100评级的连续尺度上移动滑条。ITU-T P.910标准：
绝对种类评分（ACR）、带隐藏参考的绝对种类评分（ACR-HR）、损伤种类评分（DCR）和成对比较法（PC）。

客观评估方法

峰值信噪比（PSNR）：
比较两张图像像素值差异的指标，数值越大表示失真越小。结构相似性指数（SSIM）：
从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性，取值范围为[0,1]，值越大表示图像失真越小。视频多评估方法融合（VMAF）：
由Netflix推出，用于解决传统指标不能反映多种场景和特征的视频情况。

综合评估方法

在实际应用中，通常需要综合使用上述主观和客观评估方法来获得更全面的视频质量评价结果。例如，在多媒体通信质量评估中，可以结合PSNR、SSIM和VMAF等客观指标与主观评估方法如ITU-R BT.1788标准下的SAMVIQ来综合判断视频质量。

此外，随着技术的发展，一些新的客观评估模型如声网的Agora-VQA模型也逐渐被应用于实时互动场景下的视频质量评估。该模型基于深度学习算法，能够实时评估视频画质主观体验MOS分数，并解决了传统主观评估对人力的依赖问题。

视频质量评估中，哪些机器学习模型最有效？

在视频质量评估中，最有效的机器学习模型包括Netflix开发的VMAF（Video Multi-method Assessment Fusion）和基于多层BP神经网络的无参考视频质量评估模型。

VMAF（Video Multi-method Assessment Fusion）：
VMAF是一种结合人类视觉建模和机器学习的视频质量评估指标，旨在更准确地反映视频的主观感知质量。VMAF通过融合多个基本质量测度指标，如视觉信息保真度（VIF）、细节损失指标（DLM）和动向，来预测主观质量。VMAF使用支持向量机（SVM）回归器进行融合，以提供更准确的最终得分。VMAF模型在多个数据集上进行了测试，并显示出其在视频质量评估领域的潜力。基于多层BP神经网络的无参考视频质量评估模型：
这种模型利用机器学习技术，通过提取失真视频的内容特征、编解码失真特征、传输失真特征及其视觉感知效应特征参数作为输入，构建了一个无参考VQA模型。实验结果表明，该模型的精度明显高于现有模型，并且优于所有模型的泛化性能。模型复杂性处于中间水平，综合分析表明，这是一种较好的基于机器学习的VQA模型。

此外，HeadSpin开发的基于人工智能的无参考视频质量评估方法也值得关注。该方法使用机器学习模型预测最终用户感知的视频内容的真实主观质量分数，无需参考源视频或比较过程。

在实时视频流中，深度学习技术如何优化用户体验？

在实时视频流中，深度学习技术通过多种方式优化用户体验：

视频质量提升：深度学习技术可以显著提高实时视频的质量。例如，Jaehong Kim及其研究团队开发的LiveNAS框架利用在线学习和神经超分辨率技术，提高了实时视频的清晰度和信噪比，从而提升了用户的观看体验。个性化推荐：深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）被用于分析用户行为和视频特征，以实现个性化内容推荐。这不仅提高了用户的观看体验，还增加了用户的观看时长和留存率。实时视频分析：AI算法通过分析视频流数据（如视频质量、缓冲时间和网络条件），动态调整视频流，确保用户获得最佳的观看体验。这种技术可以减少中断或视频质量下降的情况，提供无缝的沉浸式观看体验。智能互动：深度学习模型如BERT和RoBERTa被用于文本理解和情感分析，使系统能够智能响应用户评论，并优化互动时机。这种技术增强了用户与视频内容的互动体验。视频去抖动：深度学习方法被应用于实时视频流中，以改善视频的稳定性。例如，通过结合视频去抖动与其他视频处理技术，如视频稳定和降噪，可以进一步提高视频质量。全景视频优化：针对全景视频传输系统的复杂性和实时性需求，深度强化学习被用于优化码率决策、视窗预测和内容分析模块，以提升在线传输的用户体验和视窗预测准确率。暗场景增强：在RTC场景下，深度学习算法被设计用于改善暗光照环境下的图像效果，从而提升实时视频流的质量和互动体验。

针对360度视频场景，有哪些特定的QoE评估方法？

针对360度视频场景，有多种特定的QoE（Quality of Experience，用户体验质量）评估方法。这些方法主要集中在以下几个方面：

主观评估和客观评估：
主观评估：通过观察者对视频质量的评分来评估QoE。例如，SAMPVIQ方法通过训练阶段和测试阶段来评估全景视频的主观质量。客观评估：使用算法和模型来量化视频质量，如PSNR（峰值信噪比）等指标。例如，EPASS360系统通过实时统计视窗内的画面码率、相邻区块的码率差异、固定位置区块的码率变化以及卡顿时长等四方面测量信息作为优化目标。视口预测与自适应流媒体：
视口预测技术用于预测用户视野位置，从而优化视频传输。例如，EPASS360系统结合大数据和AI技术进行精准的用户视窗位置预估及带宽模式识别，并根据预测结果进行码率分配。基于视点自适应算法的研究，如360ProbDASH，通过视点自适应传输减少带宽浪费和计算资源的浪费。多模态空时注意力转换器与深度强化学习：
使用多模态空时注意力转换器生成多个视点轨迹，并结合多智能体深度强化学习（MADRL）的ABR算法，最大化不同QoE目标，在各种网络条件下实现多视点预测的360度视频流媒体。机器学习方法：
利用机器学习方法从网络级加密流量推断360-VR视频QoE指标。这种方法使用数据包级信息进行特征工程，作为ML模型的输入来预测目标QoE估计器。几何失真校正与质量强调区域（QERs）策略：
由于360度视频投影到平面显示器会产生几何失真，因此需要对传统QoE指标进行几何失真校正。此外，QERs策略用于在有限数量的表示中缩放特定区域的分辨率，以提高QoE。能效优化：
针对移动设备上的360度视频流媒体处理能耗问题，提出选择性激活处理器集群并根据视频质量自适应调整CPU频率的方法，以最大化QoE并最小化能源消耗。基于超分辨率的传输系统：
PARSEC算法结合深度学习与超分辨率技术，通过预测视频的显著性和运动图来优化360度视频流系统，考虑生成的tiles质量和下载的tiles质量。

未来视频质量评估研究中，大数据和人工智能技术的应用趋势是什么？

未来视频质量评估研究中，大数据和人工智能技术的应用趋势主要集中在以下几个方面：

来源：百态老人

标签：视频视频流 qoe

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