KACHLÍK, M. Implementace metriky pro hodnocení kvality videosekvencí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.

Posudky

Posudek vedoucího

Slanina, Martin

Dipomová práce Bc. Miloše Kachlíka se zabývá implementací poměrně komplikované standardizované metriky pro automatizované měření kvality videosekvencí. Obtížnost práce spočívá zejména v tom, že dokumentace algoritmu nepopisuje kompletně databázi referenčních videosekvencí, kterou tak bylo nutné vytvořit a optimalizovat. Metriku se podařilo implementovat a je funkční, podařilo se rovněž rozšířit algoritmus i pro sekvence s vysokým rozlišením. Korelace výsledků s výsledky subjektivních testů není příliš vysoká, uvítal bych srovnání alespoň s nejjednoduššími jinými metrikami. Autor se bohužel nevyjadřuje k výpočetní náročnosti implementovaného algoritmu. Po formální stránce nemám k práci zásadní výhrady, jen zřídka se autor dopouští technických nepřesností. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím stupněm C - dobře.

Navrhovaná známka
C
Body
79

Posudek oponenta

Dostál, Petr

Samotná práce má celkově 43 stran. Je rozdělena do 3 hlavních kapitol. V první autor práce stručně seznamuje čtenáře s doporučením ITU-R BT.1683, týkající se objektivního hodnocení videosekvencí. Zmiňuje se o existenci a ohodnocení výpočetních modelů definovaných v tomto doporučení, ovšem typy daných objektivních metrik již dané neuvádí. Druhá kapitola se zabývá detailním popisem metriky CPqD-IES, kterou měl autor za úkol implementovat ve zvoleném programovacím jazyce. Poslední kapitola je věnována popisu implementace a postupu spuštění dané metriky v programové prostředí Matlab a popisu jednotlivých scriptů. Dále je zde uvedeno porovnání mezi výsledky DMOS a navržené metriky, které vykazují pro snímky se standartním rozlišením díky správně provedené regresi vysokou míru korelace se subjektivními testy a tedy použitelnost navržené metriky v praxi. Jiné je to pro snímky s HD rozlišením, kde je shoda se subjektivními testy zajištěna dodatečnou druhou lineární regresí. Práce se zdá být bez zjevných diakritických chyb. Námitky k práci: Formální stránka: Občas jsou kapitoly zbytečně členěny do 2. či více úrovňového číslování, protože je následně použita jen jedna podkapitola. Viz. 1.1, nebo 3.1.1 či 3.2.1. Používání stejných proměnných k různým účelům. Viz str. 6, kde autor používá proměnnou n k počtu vypočítaných hodnot a poté v následující větě tu samou proměnnou používá pro počet hodnot po mediánové filtraci 1rozměrným filtrem o rozměrech 3, kde by tedy výsledný počet hodnot měl být n-2. Občas chybné reference v textu. Viz. str. 4, Rovnice (1) a (2) popisují…, má být rovnice (2) a (3) popisují. Správnost výsledků: V případě porovnání DMOS s navrženou metrikou při použití HD snímků vyšla autorovi korelace téměř -1, tedy absolutní nepoužitelnost metriky i přes to, že hysterezní křivky byly dělány pro podmínku, která by měla zaručit co nejlepší korelaci mezi DMOS a navrženou metrikou. Autor se rozhodl na tyto výsledky udělat novou, nyní již lineární regresi, která způsobí, že předtím špatné výsledky se stanou přijatelnými. Dochází zde ke dvojí regresi výsledků, která by neměla být. Mělo by se pracovat s výsledky získané již z první regrese, která by měla zaručit jejich správnost. Prezentace výsledků: Při porovnávání výsledků DMOS a navržené metriky jsou obě veličiny převedeny na procentuální vyjádření. Bohužel autor neuvádí, jak tento přepočet provedl, co vzal jako základ pro výpočet procent, aby 0% odpovídalo nejhorší kvalitě a 100% nejlepší kvalitě. Při porovnání výsledků DMOS a navržené metriky, by bylo vhodné uvést i SROCC koeficient, jehož výsledek není ovlivněn rostoucí regresní křivkou, a tudíž nezávisí na zvoleném typu regrese. Vyjádření oponenta: Autor detailně popsal a posléze implementoval subjektivní metriku CPqD-IES pro hodnocení videa v programovém jazyce Matlab, vytvořil k jejímu použití grafické uživatelské rozhraní a obhájil výsledky implementované metriky a její použitelnost v praxi. Dále vytvořil databázi 10 zkreslených videosekvencí rozličného charakteru, která je potřeba pro efektivnost odhadu kvality implementovaného algoritmu. Autor zmíněnými činnostmi splnil požadavky zadání této diplomové práce.

Navrhovaná známka
C
Body
75

Otázky

eVSKP id 52331