视频:测试视频编码质量的最佳方法是什么?

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1月时: 如果你想做一个基于标准的分析，任何类型的视频比较, 这是有标准的. 这是黄金标准. 你把人们带到一个房间里, 让他们坐在离电视一定距离的地方, 你使用并排电视, 你用的是三盲研究. 如果你想这样做，这些都是非常明确的. 当你只想知道使用哪个关键帧间隔时，这也是非常耗时和昂贵的. 这是基于标准的.

非正式用语是黄金眼. 黄金眼是我们过去常做的. 我们差不多是并排盯着视频看.

但是是什么让我进入了客观质量方面, 是三年前的夏天, 当时我有一个咨询协议，帮助一家公司选择HEVC编解码器. 所以我们设置了测试网格它将会有180种不同的比较. 如果你有180种不同的比较，你不能这样做. 你甚至不能真正做到这一点, 不是在任何时间效率或合理有效的基础上. 从那时起，我开始使用客观的质量指标.

以及我们正在做的, 这是最好的, 这是第二好的, 虽然很麻烦. 这是第三好的 ... 如果你看一个像这样的模型, 像PSNR值, 这些都是为了理解源文件和压缩文件之间的区别而调整的. 他们做的是，这是一个源文件，这是压缩文件，有什么不同? 差异，你把差异加起来，做一些数学运算，就会得到一个分数.

问题是, 很多时候，这些差异是人们看不见的，一个很好的例子就是注意力集中的压缩. 想象一下你有一个很大的框架, 我就在相框里, 一种压缩技术可以说, “嘿, 我们只关心中间发生了什么, 所以我们要把其他的都模糊化,另一项技术说, "No, no, 不，我们得让所有东西都保持锋利,“所以以数学为基础, 没有感知质量部分的纯数学测试会说注意力评级部分很差, 因为所有的背景都与原作不同.

但实际上, 如果你包括一个感知质量分析器, 如果你看一下观众的感知质量, 你会说这种方法更好, 因为这就是人们所看到的. 所以这些都是基于数学的，然后是更高质量的分析工具，比如Netflix的VMAF和其他一些工具, 它们包括一定程度的感知质量分析. 他们说, “好吧, 这就是人们如何主观地比较这些类型的视频, 所以我们要把它包含在公式中."