原文下载地址：MD-VQA: Multi-Dimensional Quality Assessment for UGC Live Videos
时间：2023 年
级别：IEEE
作者：上海交通大学、阿里巴巴

摘要：

UGC直播视频在捕获过程中常常会受到各种失真的影响，导致视觉质量多样。这些源视频在通过媒体服务器提供商分发给最终用户之前，会进一步被压缩和转码。由于UGC直播视频的蓬勃发展，需要有效的视频质量评估（VQA）工具来监控和感知优化分发过程中的直播视频。本文通过构建首个UGC直播VQA数据库，并开发有效的评估工具来解决UGC直播VQA问题。具体来说，收集了418个真实直播场景中的源UGC视频，并生成了3762个不同比特率的压缩视频，用于后续的主观VQA实验。基于构建的数据库，我们开发了多维VQA（MD-VQA）评估器，分别从语义、失真和运动方面测量UGC直播视频的视觉质量。广泛的实验结果表明，MD-VQA在我们UGC直播VQA数据库和现有的压缩UGC VQA数据库上都实现了最先进的性能。

1. 引言：

随着社交媒体应用的快速发展和视频拍摄及处理技术的进步，越来越多的普通人愿意在社交媒体或流媒体平台上分享他们的故事和经历。然而，由于缺乏摄影技巧和专业设备，UGC视频的质量可能会受到野外失真的影响。此外，在常见的直播平台上，直播视频以非常低的延迟编码