비디오 콘텐츠 특징, 인코딩 및 디코딩 왜곡 특징, 전송 지연 특징이 비디오 품질 평가에 미치는 영향을 분석하고 연구하며, 인간 시각 특성 및 수학적 모델과 결합하여 전송 및 인코딩 왜곡을 종합적으로 고려한 콘텐츠 인지 기반 무참조 비디오 품질 평가 방법을 제안하고 수학적 모델을 구축하였다. 본 방법에서는 먼저 비디오 프레임 이미지의 텍스처 복잡성 특징, 이미지의 국소 대비, 시계열 정보 및 시각 인지를 이용하여 비디오 콘텐츠를 묘사하고 콘텐츠 인지 모델을 구축하며, 이를 바탕으로 비디오 콘텐츠 및 시각 인지가 비디오 품질에 미치는 영향을 탐구한다; 이후 비트레이트와 비디오 품질 간의 관계를 탐구하고 모델을 구축하며 비트레이트가 품질에 미치는 영향을 연구한다; 다음으로 비디오 전송 지연 특징과 결합하여 전송 지연 왜곡에 의해 발생하는 비디오 품질 저하 평가 모델을 구축한다; 마지막으로, 볼록 최적화 방법을 사용하여 세 가지 모델을 통합하고 비디오 콘텐츠, 인코딩 왜곡, 전송 지연 왜곡 및 시각 특성을 종합적으로 고려한 무참조 비디오 품질 평가 모델을 제안한다. 여러 구축된 비디오 데이터베이스와 오픈 소스 데이터베이스 내 데이터 및 비디오를 이용해 테스트 및 검증을 수행하였으며, 기존의 17종 비디오 품질 평가 모델과 성능 비교를 진행하였다; 결과는 제안 모델의 Pearson 상관계수와 Spearman 순위 상관계수 값이 각각 최소 0.8773과 0.8336, 최대 0.9383과 0.9438에 달하며 우수한 일반화 성능과 낮은 복잡도를 보임을 나타낸다. 정확도, 일반화 성능 및 복잡성 세 가지 성능 지표를 종합할 때, 제안 모델은 성능이 우수한 비디오 품질 평가 모델임을 보여준다.

비디오 품질 평가;인간 시각 특성;비디오 콘텐츠;휘도 및 색상;전송 지연