什么是客观质量度量?
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1月时: 让我们从什么是客观质量度量开始. 从本质上讲，它们是试图预测人眼如何评价视频的数学公式. 所以它们没有自己的价值. 真的，关键在于它们预测人类观看视频的方式有多好、多准确.
你可能听说过的一些例子包括平均意见分数——最早的一个——PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似性指数)是一些早期的例子, SSIMPLUS, 和VMAF, 哪个指标是Netflix发明的.
随着时间的推移，这些指标变得更加准确，因为它们包含了一些东西. 首先，最初的参数只是数学. 他们测量了压缩视频和源视频之间的差异, 并提出了一种衡量这种差异的方法.
这就是PSNR中的均方误差. SSIM是第一个尝试衡量人类到底有多在乎这些差异的研究. 有些差异你更容易注意到, 有些差异你注意不到, 这就是为什么大多数使用指标的人认为SSIM优于PSNR. 然后，一旦你接触到最新的指标——SSIMPLUS和VMAF——它们在基本算法中融入了数学, 再加上人类如何感知差异以及机器学习元素的概念, 特别是对于VMAF.
随着我们的发展，这些指标变得越来越好，尽管没有一个指标是100%准确的. 您总是可以找到它们不起作用的用例. 但在某种程度上，它们将能够完全模仿人类的视觉系统.
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