自上次在MSTC2019 介紹了“Intel 實(shí)時(shí)視頻評(píng)估框架” 受到了非常多同學(xué)的關(guān)注，分享時(shí)間有限，為了讓更多的同學(xué)了解到視頻質(zhì)量評(píng)估的知識(shí)，作者將陸續(xù)更新視頻相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，本文將是這個(gè)系列的第一篇綜述。

1.? 為什么視頻評(píng)估如此受業(yè)界重視和需求如此緊迫

隨著手機(jī)硬件的升級(jí)和帶寬的提高，相比于圖片形式的傳播，視頻媒體在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容上越來(lái)越重要，基于實(shí)時(shí)視頻的社交，一對(duì)多的長(zhǎng)短視頻直播和播放以及在線電影電視視頻的觀看等應(yīng)用如井噴似的出現(xiàn)，除此之外，社交媒體、遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程教育、智能監(jiān)控等各種產(chǎn)品都涉及到視頻的傳輸，大家在看在線視頻直播或者說(shuō)使用這些產(chǎn)品的時(shí)候，都會(huì)遇到各種視頻質(zhì)量的問(wèn)題，如果對(duì)視頻質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估一直是業(yè)界探討的重要方向。

對(duì)于視頻產(chǎn)品，比如說(shuō)在線電影，在線直播，游戲，評(píng)估點(diǎn)會(huì)從幾點(diǎn)出發(fā)，一是視頻流暢度相關(guān)的參數(shù)，比如說(shuō)fps, 視頻幀抖動(dòng)jitter，導(dǎo)入延時(shí)，端對(duì)端延時(shí)等，這方面主要影響因子是網(wǎng)絡(luò)因數(shù)，上下行帶寬，網(wǎng)絡(luò)擁塞等，這些可以通過(guò)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)接口或者日志信息等獲取相關(guān)的參數(shù)信息，除此之外呢，就是對(duì)視頻畫(huà)面也就是視頻幀觀感的評(píng)估，通過(guò)有損編碼或者網(wǎng)絡(luò)傳輸損耗之后真實(shí)接收到的每一幀的視頻質(zhì)量到底怎么樣？ 怎么用技術(shù)手段可以量化這部分的質(zhì)量呢？ 接下來(lái)我們介紹視頻評(píng)估的方法。

2. 視頻評(píng)估方法有哪些？

關(guān)于視頻質(zhì)量評(píng)估本身，業(yè)界通常將評(píng)估方法分為兩種類別，一個(gè)叫做主觀評(píng)估，一種叫做客觀評(píng)估。

主觀評(píng)估，顧名思義就是人參與的人工評(píng)估，視頻主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)就是選擇一批非專家類型的受測(cè)者，讓他們參加一些培訓(xùn)，至少是閱讀一些評(píng)估規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)比如說(shuō)ITU-R BT.500等，然后在一個(gè)特定的受控環(huán)境中，連續(xù)觀看一系列的測(cè)試序列大約10至30分鐘，然后采用不同方法讓他們對(duì)視頻序列的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分，最后求得平均意見(jiàn)分(MeanOpinion Score，MOS)，并對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。測(cè)試環(huán)境中的受控因素包括：觀看距離、觀測(cè)環(huán)境、測(cè)試序列的選擇、序列的顯示時(shí)間間隔等

客觀評(píng)估通過(guò)一些評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)來(lái)量化視頻質(zhì)量，其實(shí)就是對(duì)每一幀視頻的量化。為什么說(shuō)是視頻幀評(píng)估呢， 因?yàn)橐曨l的評(píng)估的發(fā)展源于圖像質(zhì)量的評(píng)估，每一幀視頻其實(shí)就是一張圖片。

主要也分為兩類，一類是有參考（全參考/部分參考）評(píng)估，另一類就是無(wú)參考評(píng)估。

有參考評(píng)估，就是依賴原始視頻和待評(píng)測(cè)視頻進(jìn)行對(duì)比，目前比較熟知的就是PSNR, SSIM VIF VMAF PEVQ等。

無(wú)參考方法，在判斷視頻質(zhì)量時(shí)不需要來(lái)自原始參考視頻的任何信息，通過(guò)對(duì)失真視頻空域和頻域的處理分析來(lái)提取失真視頻的特征，或者基于視頻像素的質(zhì)量模型等來(lái)得到視頻質(zhì)量。這種評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)適合與線上無(wú)原始參考視頻序列的無(wú)線和IP視頻業(yè)務(wù)，或者輸入和輸出差異化的模型，比如說(shuō)視頻增強(qiáng)，視頻合并等場(chǎng)景

由于工作比較忙，所以我會(huì)以小短文的方式繼續(xù)往后介紹，能想到的先是下面幾個(gè)議題，如果有感興趣的歡迎提出來(lái)后面再陸續(xù)補(bǔ)充

有參考評(píng)估算法系列

如何對(duì)標(biāo)發(fā)送接收視頻幀信息，制作實(shí)際應(yīng)用中的有參考序列對(duì)

無(wú)參考評(píng)估算法或者模型

因?yàn)槲覀兊目蚣芤呀?jīng)在大會(huì)上宣布開(kāi)源，也歡迎大家到github https://github.com/open-webrtc-toolkit/QoSTestFramework?上使用，提問(wèn)和打星。

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