Avaliação objetiva da qualidade de vídeo baseada na relevância dos objetos nos quadros
| Ano de defesa: | 2011 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/198 |
Resumo: | This work presents the study, improvement and implementation of an algorithm to evaluate the video quality based on the relevance of objects in the frames. The measurements used to estimate the relevance requires a segmentation of objects. The work was divided into the following sections: (1) segmentation, (2) evaluation of segmentation and estimation of relevance, (3) generation of artifacts in video original and (4) evaluation of video quality. Experiments with different artifacts prove the efficiency of the proposed metric in terms of correlation with subjective measures |
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Avaliação objetiva da qualidade de vídeo baseada na relevância dos objetos nos quadrosVídeo digitalProcessamento de imagensVídeos experimentaisDigital videoImage processingExperimental videosThis work presents the study, improvement and implementation of an algorithm to evaluate the video quality based on the relevance of objects in the frames. The measurements used to estimate the relevance requires a segmentation of objects. The work was divided into the following sections: (1) segmentation, (2) evaluation of segmentation and estimation of relevance, (3) generation of artifacts in video original and (4) evaluation of video quality. Experiments with different artifacts prove the efficiency of the proposed metric in terms of correlation with subjective measuresEsta dissertação apresenta o estudo, a melhoria e a implementação de um algoritmo para avaliar a qualidade de vídeo baseado na relevância dos objetos nos quadros. A métrica usada para estimar a relevância tem como pré-requisito a segmentação do vídeo. O trabalho foi dividido em etapas distintas: (1) segmentação, (2) avaliação da segmentação e estimação da relevância, (3) geração de artefatos nos vídeo originais e (4) avaliação de qualidade de vídeo. Experimentos com diferentes artefatos comprovam a eficiência da métrica proposta em termos de correlação com a métrica subjetiva.Universidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialPohl, Alexandre de Almeida PradoPereira, Diogo Augusto Barros2012-03-16T23:15:53Z2012-03-16T23:15:53Z2011-09-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPEREIRA, Diogo Augusto Barros Pereira. Avaliação objetiva da qualidade de vídeo baseada na relevância dos objetos nos quadros. 2011. 111 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2011.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/198porreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccess2012-03-16T23:15:53Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/198Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2012-03-16T23:15:53Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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This work presents the study, improvement and implementation of an algorithm to evaluate the video quality based on the relevance of objects in the frames. The measurements used to estimate the relevance requires a segmentation of objects. The work was divided into the following sections: (1) segmentation, (2) evaluation of segmentation and estimation of relevance, (3) generation of artifacts in video original and (4) evaluation of video quality. Experiments with different artifacts prove the efficiency of the proposed metric in terms of correlation with subjective measures |
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