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Registered METHOD FOR MEASURING VIDEO QUALITY USING MACHINE LEARNING BASED FEATURES AND KNOWLEDGE BASED FEATURES AND APPARATUS USING THE SAME
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METHOD FOR MEASURING VIDEO QUALITY USING MACHINE LEARNING BASED FEATURES AND KNOWLEDGE BASED FEATURES AND APPARATUS USING THE SAME
- Inventors
- 이상훈, 안세웅, Jeong Se Yoon, Cho Seunghyun, Donghyun Kim, Kwon Hyoung Jin, Kim Younhee, Hyunsuk Ko, Kim Jongho, Lee Jooyoung, Lee Tae Jin, Choi Jin Soo
- Application No.
- 10-2020-0154683 (2020.11.18) KIPRIS
- Publication No.
- 10-2021-0061943 (2021.05.28)
- Registration No.
- 10-2395038-0000 (2022.05.02)
- Country
- KOREA
- Project Code
- 19HR2500, Development of Audio/Video Coding and Light Field Media Fundamental Technologies for Ultra Realistic Tera-media, Choi Jin Soo
- Abstract
- 기계 학습 기반 특징과 지식 기반 특징을 이용한 비디오 화질 자동 측정 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 화질 자동 측정 방법은 화질을 측정하기 위한 대상 비디오, 비교 대상이 되는 기준 비디오 및 지식기반 특징을 기계학습 기반의 프레임 단위 특징 추출 모델로 입력하여 프레임 단위의 화질 예측값을 계산하고, 프레임 단위의 화질 예측값을 모두 결합하여 프레임 스코어 벡터를 생성하고, 프레임 스코어 벡터를 합성곱 신경망 네트워크로 입력하여 프레임 스코어 벡터와 동일한 크기의 시간적 가중치를 산출하고, 프레임 스코어 벡터와 시간적 가중치를 내적한 결과를 완전 연결 신경망 네트워크로 입력하여 대상 비디오의 화질 예측값을 출력한다.
- KSP Keywords
- Knowledge-based, Machine learning based, Video quality, machine Learning