基于内容的自适应视频传输算法及其应用
本文内容来自LiveVideoStack线上分享第四季第二期,由湖北经济学院副教授,胡胜红博士为大家介绍如何基于内容分析技术,从用户需求角度标注视频流重要性级别,构建自适应流传输策略,实现语义级QoE优化目标。
PSNR:最早传统的方法,是基于像素值失真的度量。
SSIM:基于结构失真的度量,与PSNR相比更敏感,往往PSNR不明显时SSIM更明显。
VQM:基于感知域失真的度量,是通过人可以感知运动、纹理等事物的参数的度量来评价视频的质量,很多现有的方法普遍认为VQM更符合人眼的质量感知(但就我认为,VQM是做加权平均值,往往比较模糊,存在误差,某些情况下误差会更大。)
VMAF:基于机器学习模型的失真度量,缺点是运行时间比较长,但准确度与PSNR、SSIM相近。
用户关注的运动内容是否平滑清晰
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