четверг, 5 марта 2015 г.

Тема про качество видео

Настал черёд темы про оценку качества видео. Здесь, как и в случае с кодированием — или поверхностно, или начинается много математики. Поскольку наш курс не нацелен на то, чтобы из вас сделать специалистов по оценке видео, ограничимся обзором. (cut...)



Но при этом я прошу вас внимательно отнестись к тем статьям, на которые приводятся ссылки — вот так, или примерно так, нужно подавать результаты своих исследований и разработок. Посмотрите на структуру, постановку эксперимента, интерпретацию и обоснование результатов, выводы. К сожалению, большинство студенческих работ, которые я видел, в частности, и от вас, — даже не подразумевают ничего подобного. К этому стоит стремиться. Не только в науке, но и по жизни, чтобы противостоять обилию лапши — маркетинговой, политической и всякой прочей, — которую на развесистые уши вешает окружающий мир.

А теперь про оценку качества видео.

Когда мы в МИЭМе занимались видеотрансляциями, а было это с 2006 года по примерно 2011, то вся эта область так шустро развивалась, так много там надо было каждый день делать, чтобы держаться на плаву, что остановиться и посмотреть на то, что уже сделано, оценить сколько-нибудь объективно, ни времени, ни сил не хватало. Каждый, кто что-то дельное был в состоянии делать, занимался чем-то продуктивным, а всякая возня с документированием и кропотливым анализом, который мало что даст — это лишнее. Так шли годы, а вопрос об оценке качества и выявлении причин и допустимого уровня потерь оставался нерешенным. Пока мы делали первые трансляции, это было в новинку, это была диковинная штука — такое раньше могли только телеканалы, а теперь... Но со временем трансляцию в интернет стало можно проводить с чего попало, и мы в этом скоро убедимся; стало важно выдерживать профессиональное качество услуг, а профессионализм — это, в первую очередь, гарантированная повторяемость достаточного результата. Не лучшего в мире, а достаточного. Но гарантированно. Вот здесь и потребуется умение оценить результат, понять, где происходят потери, какие они и какие допустимы, где тот порог, ниже которого нельзя опускаться и как его выразить в общедоступной форме, желательно, автоматически, то есть, без привлечения человека.

Уже несколько лет, как вся эта деятельность свёрнута, да и МИЭМ уже не тот и не там, и студии больше нет. Настало время, раз всё равно ничего продуктивного не делаем, попробовать более системно подойти к тем делам, которые в прошлом делали интуитивно.

По сети есть много любопытных статей, некоторые я приведу в конце этого сообщения, но они более подходят для интересующихся. Для первого знакомства, чтобы не изобретать велосипед, я вам подобрал две презентации из SlideShare:

1. Посимпатичнее, здесь смотрим до 16-го слайда, дальше реклама.


Improving Video Quality in Your Network from RADVISION Ltd.

И вторая -- более развернутая, как мне кажется, хотя оформлена грустно.



Video Quality Measurements from Yossi Cohen

Авторы этих работ явно владеют темой, поэтому более достоверно будет оставить их работы как есть.

Так же в поиске попадаются довольно обстоятельные обзоры в ответ на довольно дилетантские вопросы. Вот, например, почитайте ответ по этой ссылке (как сравнить качество двух видео).

Здесь вы найдете список метрик (не факт, что совсем полный, но вполне солидный).

А теперь загляните в научные публикации. Я не посылаю вас искать их в библиотеку ВШЭ, хотя это было бы и уместно (все равно не пойдете), но вот, очевидный сайт наших коллег из МГУ: compression.ru.
С этой лабораторией, судя по всему, "что-то пошло не так",  сейчас сайт не обновляется, есть официальный сайт на домене МГУ. Но в прошлом они сделали очень много и обстоятельно. Да и сейчас люди никуда не делись, например, Дмитрий Ватолин в прошлом году в Вышке рассказывал про телевидение будущего.

На сайте опубликованы и собственные работы и есть подборка статей по теме, в частности, по оценке качества видео. Они же разработали одну из немногих утилит для оценки качества. Правда, она весьма ограничена по форматам в том виде, в каком опубликована.

И вот, например, обзор метрик объективной оценки качества. На этот раз — в формате статьи, с формулами и графиками.

Что вам нужно усвоить из этой темы:


  • Референсные и нереференсные методы, на что опираются, что требуется для оценки.
  • Хотя бы основные метрики и их значения. Что такое PSNR и что такое хорошо и что такое плохо в его шкале? Как меряют "глазомерным" методом? 
  • Понимать возможности в оценке качества. Оказывается, не только декодированный видеосигнал может нам говорить о качестве его доставки. 
Ну а на лабе мы будем использовать простое сравнение, но ваша задача — приобщиться к научным методам проведения и документирования исследования. Об этом — отдельно.


Комментариев нет:

Отправить комментарий