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AI人工智能测量视频质量:既有益又可靠


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保障移动网络上的视频质量是一件非常复杂的工作,需要面临不胜枚举的动态挑战。通过全面的测试,我们完全可以克服这些挑战,但测量视频性能的方法却是多种多样的。许多性能测试方法不会使用诊断式的测试来分析具体的数据包或帧,而是使用源与已交付视频的像素对比来确定总体的质量。这是一种通用的标准化方法,但不幸的是,它并不适用于越顶(OTT)流应用。而现在,新的方法已经应运而生。

本白皮书讨论了思博伦通过使用基于机器学习的算法来执行视频性能分析的独特方法,即以人类的“所见”作为评价的基础,就如同数千个人在一同为每个视频打分一样。本白皮书重点说明了Umetrix Video在压缩模型中使用的非参考方法,以及它的工作原理及如何实现>90%的VMAF关联水平,后者是最新的感知式视频质量指标。同时,本白皮书中还指出了这种方法如此重要的原因。

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