Kalite Artış Testi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

 Kalite Artış Testi

Testte, klibin kalitesi en kötü kaliteden en iyi kaliteye yükselir. Kalite ya yalnızca kare hızı boyutunda ya da yalnızca çözünürlük boyutunda yukarıya uyarlanırken ya da OAT kullanılarak hem kare hızı hem de çözünürlük boyutlarında aşağı uyarlanırken, kare hızı ve çözünürlüğün kodlama yapılandırmasını gösterir.

Bu deney sırasında, klip başladığında kaydırıcı derecelendirme ölçeğindeki en yüksek kalite değerine yerleştirilir. Deneklerin kalite düzeyine tepki vermelerinin ve kaydırıcıyı uygun değere ayarlamalarının birkaç saniye sürdüğü görülebilir.

Düşük kalitede, denekler OAT kullanarak uyarlamayı tek boyutlu uyarlamadan daha iyi algılarlar. Kalite yavaş yavaş artıyor, ancak denekler kalitenin arttığını fark etmiyor gibi görünüyor ve önemli ölçüde farklı algılamıyorlar, bu da deneklerin kalite düşük olduğunda kalitenin daha fazla farkında olduklarını gösteriyor.

AIMD Uyarlaması

Bu bölüm, TCP dostu bir hız kontrol mekanizmasından beklenebileceği gibi, AIMD uyarlamasının sonuçlarını sunar. Aynı bit hızı varyasyon modelleri, gösterildiği gibi, yalnızca çerçeve hızı boyutunda, yalnızca uzamsal çözünürlük boyutunda veya hem çerçeve hızı hem de uzamsal çözünürlük boyutlarında kalite uyarlanarak bu üç dizide elde edildi.

Kalite ya yalnızca çerçeve hızı boyutunda ya da yalnızca çözünürlük boyutunda ya da hem çerçeve hızı hem de çözünürlük boyutlarında uyarlama kullanılarak uyarlandığından, içindeki izler, her segment için çerçeve hızı veya çözünürlüğün kodlama yapılandırmasını gösterir.

Görüldüğü gibi ilk bit hızı düşüşü 15. saniyede gerçekleşse de 28. saniyeye kadar tam olarak algılanmamaktadır çünkü deneklerin kalite adaptasyonuna tepki vermeleri için bir zaman gecikmesi vardır. 70-90 saniyelik zaman aralığında, bit hızında daha büyük bir düşüş meydana gelir ve bu da bir mobil kullanıcının binaya girmesini yansıtabilecek en düşük kalite düzeyine neden olur.

Yalnızca kare hızını ve uzamsal çözünürlüğü uyarlamak için MOS puanları, bu düşüşü hızlı bir şekilde yansıtır. Ancak, kullanıldığında, deneklerin kalitedeki bu düşüşü algılaması çok daha uzun sürer. Bu, sekansın yüksek aksiyon kısmıdır ve dolayısıyla azalan kare hızı daha ciddi şekilde algılanır. Kullanan MOS puanlarının standart sapması, yalnızca kare hızını veya yalnızca uzamsal çözünürlüğü uyarlamak için olandan çok daha azdı.

Burada bildirilen deneylerden, bir kullanıcının ortalama bit hızının maksimuma oldukça yakınken tolere edebilecekleri minimuma yakın bir değere değişmesi durumunda, tek boyutlu bir uyarlama politikasının algılanan kalitenin oldukça ciddi şekilde düşmesine neden olacağı görülüyor. Verilen iki boyutlu uyarlama stratejisinin kullanılması, bit hızının oldukça dramatik bir şekilde düşürülmesine izin verir, ancak önemli ölçüde daha iyi kullanıcı tarafından algılanan kaliteyi korur.

Kullanılarak elde edilen daha büyük bit hızı uyarlama aralığına ek olarak, iki boyutlu kullanılarak yapılan uyarlama, kare hızı veya uzamsal çözünürlük kullanılarak yapılan tek boyutlu uyarlamadan daha iyi performans gösterir ve algının varyansını azaltır.

Yürütülen çeşitli deneylerde denekler kare hızını uyarlamayı en kötü, ardından çözünürlüğü ve en iyi olarak algıladılar. Deneklerin kalite uyarlamalarına tepki vermeleri için birkaç saniyelik bir zaman gecikmesi olduğu gözlemlendi.

Kaliteyi aşağı ve kaliteyi yukarıya adapte ederken kalite algısının asimetrik olduğu da gözlenmiştir: Kullanıcılar kalitedeki bozulmalara karşı daha eleştirel ve artan kaliteyi daha az ödüllendirmektedir. Benzer gözlemler bildirildi.

Kalite kontrol yöntemleri Nelerdir
Kalite yönetim süreçleri Nelerdir
Neoklasik Kalite kontrol modeli
Toplam kalite Yönetimi Soruları PDF
Klasik kalite kontrol Modeli
Kalite süreçleri nelerdir
Kalite kontrol aşamaları
Toplam Kalite Yönetimi klasik Sorular

Algı, içeriğin uzamsal-zamansal özelliklerine güçlü bir şekilde bağlıdır. Bu kullanıcı algısı anlayışı göz önüne alındığında, uyarlama algoritmaları, uyarlama kararları verirken içerik özelliklerini dikkate almalıdır.

Ayrıca, kullanıcıların video kalitesine aşina olmalarını sağlamak için sık sık kalite uyarlamasından kaçınılmalıdır. Deneylerde, küresel ortalama kullanıldı, ancak belirli bir anda içeriğin uzamsal ve zamansal özellikleri biliniyorsa dinamik olabilir, böylece içeriğin özelliklerine göre uyum sağlamayı ve kullanıcı tarafından algılanan kaliteyi en üst düzeye çıkarmayı daha esnek hale getirir. İçeriğin değişen karmaşıklığına uyarlanan bir dinamiğin daha da yüksek MOS puanları vermesi beklenir.

Bu bölüm, uyarlanabilir akış sistemlerine kısa bir genel bakış sunmuş ve şu anda kullanımda olan tekniklerin temel sınırlamalarını belirlemiştir. Çoğu zaman, uyarlama algoritmaları, uyarlama kararları verirken kullanıcı tarafından algılanan kaliteyi göz ardı eder.

Multimedya adaptasyonundaki son çalışmalar, adaptasyon algoritmasına objektif video kalitesi ölçümlerini dahil ederek bu sorunu ele almış ve böylece adaptasyon sürecini kalite bilincine sahip hale getirmiştir.

Bununla birlikte, bu nesnel ölçütler, kullanıcı tarafından algılanan kaliteyi değerlendirmede sınırlı etkinliğe sahiptir. Bir vaka çalışması olarak, hem objektif video kalitesi ölçümlerinin hem de uyarlama tekniklerinin sınırlamalarını ele almaya çalışan son araştırmaları açıklamaya odaklandık.

Bu çalışma, temel olarak videonun kullanıcı tarafından algılanan kaliteyi en üst düzeye çıkaran uyarlanması gereken en uygun yol olduğunu belirten bir Optimal Uyarlama Yörüngesi olduğunu öne sürdü. Daha spesifik olarak, bir adaptasyon algoritması tarafından verilen bir hedef bit hızına ulaşmanın farklı yolları arasında, kullanıcı tarafından algılanan kaliteyi maksimize eden bir kodlama mevcuttur.

Ayrıca, içeriğin uzamsal-zamansal özelliklerine bağlıdır. Öznel testler yoluyla keşfetmek için öznel bir metodoloji tanımladık ve bunu çeşitli MPEG-4 video klipler için bunları bulmaya uyguladık.

Ayrıca, verilen iki boyutlu bir uyarlama stratejisinin kullanılmasının, bit hızının oldukça dramatik bir şekilde düşürülmesine izin verdiği, ancak tek boyutlu uyarlama stratejilerine kıyasla kullanıcı tarafından algılanan kaliteyi önemli ölçüde daha iyi koruduğu gösterildi. OAT kullanılarak elde edilen daha büyük bit hızı uyarlama aralığına ek olarak, iki boyutlu OAT kullanılarak yapılan uyarlama, kare hızı veya uzamsal çözünürlük kullanılarak yapılan tek boyutlu uyarlamadan daha iyi performans gösterir ve algının varyansını azaltır.

Gelecekteki çalışmalar, sübjektif yöntemlerle bulunan taklit etmek ve dinamik bir geliştirilmesini sağlamak için mevcut objektif metrikleri kullanma ve/veya değiştirme olasılığını değerlendirecektir. Bu, bir iletilen belirli videoya duyarlılığını belirlemek için içerik özellikleri ile arasındaki ilişkinin daha kapsamlı bir analizini içerecektir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör