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Quality assessment of adaptive bitrate videos using image metrics and machine learning

机译:使用图像指标和机器学习的适应性比特率视频的质量评估

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摘要

Adaptive bitrate (ABR) streaming is widely used for distribution of videos over the internet. In this work, we investigate how well we can predict the quality of such videos using well-known image metrics, information about the bitrate levels, and a relatively simple machine learning method. Quality assessment of ABR videos is a hard problem, but our initial results are promising. We obtain a Spearman rank order correlation of 0.88 using content-independent cross-validation.
机译:自适应比特率(ABR)流广泛用于通过互联网分发视频。在这项工作中,我们调查了我们如何使用众所周知的图像指标来预测这些视频的质量,有关比特率级别的信息以及相对简单的机器学习方法。 ABR视频的质量评估是一个难题,但我们的初步结果是有前途的。我们使用内容无关的交叉验证获得0.88的Spearman等级顺序相关性。

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