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TITLE: Video Multimethod Assessment Fusion (VMAF)
[[Video]] > [[VideoQualityAssessment]] > [[VMAF]]
- https://github.com/Netflix/vmaf
-- https://github.com/Netflix/vmaf/blob/master/resource/doc/references.md
-- https://github.com/Netflix/vmaf/blob/master/CONTRIBUTING.md
- https://medium.com/netflix-techblog/toward-a-practical-perceptual-video-quality-metric-653f208b9652
- https://medium.com/netflix-techblog/vmaf-the-journey-continues-44b51ee9ed12
- https://en.wikipedia.org/wiki/Video_Multimethod_Assessment_Fusion
- Visual Information Fidelity ([[VIF]])
- Detail Loss Metric ([[DLM]])
- Mean Co-Located Pixel Difference ([[MCPD]])
- Anti-noise signal-to-noise ratio ([[AN-SNR]])
*. [#e4b35df8]
- 新しい映像の動きの評価 VMAFMOTION
-- http://nico-lab.net/vmafmotion_with_ffmpeg/
- 高品質・低通信量な映像監視システムのための鮮明化制御及びビットレート制御
-- https://core.ac.uk/download/pdf/151573783.pdf
VMAF(Video Multimethod Assessment Fusion)[4]は、
Netflix により提案された機械学習ベースの画質評価指標である。
画質評価指標である、VIF(Visual quality fidelity)、DLM(Detail loss measure)、
TL(Temporal information)の評価値を特徴量として学習させており、
この学習結果により総合的な評価値を算出している[5]
* 関連 [#rel]
