Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Pohl, Alexandre de Almeida Prado | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Wyllian Bezerra da | - |
Autor(es): dc.creator | Romani, Eduardo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:53:57Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:53:57Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2015-02-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1169 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1085302 | - |
Descrição: dc.description | Video quality assessment plays a key role in the video processing and communications applications. An ideal video quality metric shall ensure high correlation between the video distortion prediction and the perception of the Human Visual System. This work proposes the use of visual attention models with bottom-up approach based on saliencies for video qualitty assessment. Three objective metrics are proposed. The first method is a full reference metric based on the structural similarity. The second is a no reference metric based on a sigmoidal model with least squares solution using the Levenberg-Marquardt algorithm and extraction of spatial and temporal features. And, the third is analagous to the last one, but uses the characteristic Blockiness for detecting blocking distortions in the video. The bottom-up approach is used to obtain the salient maps, which are extracted using a multiscale background model based on motion detection. The experimental results show an increase of efficiency in the quality prediction of the proposed metrics using salient model in comparission to the same metrics not using these model, highlighting the no reference proposed metrics that had better results than metrics with reference to some categories of videos. | - |
Descrição: dc.description | A avaliação de qualidade de vídeo possui um papel fundamental no processamento de vídeo e em aplicações de comunicação. Uma métrica de qualidade de vídeo ideal deve garantir a alta correlação entre a predição da distorção do vídeo e a percepção de qualidade do Sistema Visual Humano. Este trabalho propõe o uso de modelos de atenção visual com abordagem bottom up baseados em saliências para avaliação de qualidade de vídeo. Três métricas objetivas de avaliação são propostas. O primeiro método é uma métrica com referência completa baseada na estrutura de similaridade. O segundo modelo é uma métrica sem referência baseada em uma modelagem sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o algoritmo de Levenberg-Marquardt e extração de características espaço-temporais. E, a terceira métrica é análoga à segunda, porém usa a característica Blockiness na detecção de distorções de blocagem no vídeo. A abordagem bottom-up é utilizada para obter os mapas de saliências que são extraídos através de um modelo multiescala de background baseado na detecção de movimentos. Os resultados experimentais apresentam um aumento da eficiência de predição de qualidade de vídeo nas métricas que utilizam o modelo de saliência em comparação com as respectivas métricas que não usam este modelo, com destaque para as métricas sem referência propostas que apresentaram resultados melhores do que métricas com referência para algumas categorias de vídeos. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Vídeo digital - Avaliação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas imageadores - Qualidade da imagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens - Técnicas digitais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de transmissão de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Percepção visual | - |
Palavras-chave: dc.subject | Medição de software | - |
Palavras-chave: dc.subject | Simulação (Computadores) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Digital vídeo - Valuation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Imaging systems - Image quality | - |
Palavras-chave: dc.subject | Image processing - Digital techniques | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data transmission systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visual perception | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software measurement | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer simulation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric power | - |
Título: dc.title | Avaliação de qualidade de vídeo utilizando modelo de atenção visual baseado em saliência | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: