开放的质量分析:多通道混合方法的方法来理解质量感知

文摘

量化多媒体的卓越质量,进行主观评价实验。在这些实验中,传统的定量评估是最主要的,但它忽视了参与者的理解解释、描述和质量的评估标准。本文的目的是提出一种新的多媒体质量评价方法称为开放质量分析(OPQ)作为一种工具来构建一个更深的理解的主观质量。OPQ是一个混合的方法结合传统定量psychoperceptual评价和定性描述质量评价基于个人的词汇。OPQ针对天真的参与者适用于异构和多通道刺激试验材料。介绍了理论基础的发展OPQ和概述视听质量的方法研究。我们提出三个广泛的质量评价研究OPQ已经使用120名参与者。最后,我们的结论进一步建议使用质量评价方法的研究。

1。介绍

成为成功,新的多媒体系统和服务需要满足用户的要求,提供愉悦的体验,并提供更高质量的比现有的系统。同时,视听系统变得越来越复杂的技术进步提供了新的可能性的展示内容。例如,视听3 d在便携式设备上需要一个高水平的优化技术资源来处理大量的数据,有可能限制由于传输通道和设备的限制。这可能导致的损伤可感知的价值链从内容制作显示技术和影响用户的感知质量。这些小说的经验丰富的质量评估系统和服务,进行主观的视听质量评价实验。

主观的(知觉、情感经历、知觉的)质量评价是基于人类的判断基于知觉过程的各方面经验丰富的材料(1- - - - - -3]。这些质量感知包含低级知觉的和高级认知过程,包括知识,情感,态度,和期望(4- - - - - -7]。自1970年代以来,对视频质量评估的建议提供了一个好的基础来评估一维卓越品质创享乐的8]。最近,一个更广泛的观点质量已经被覆盖的其他方面采取积极的感知评价包括知识,不同层次的人类信息处理,甚至上下文行为(9- - - - - -15]。虽然这些评估的理解质量作出了巨大的贡献,他们仍然局限于量化质量偏好的调查。主观印象,解释,和经验因素来解释和理解结果(建于不同的系统因素的评估)超出了卓越很少被认为是(16,17]。这可能是部分原因是由于缺乏可靠的探测的仪器应对质量的描述性特征甚至更具雄心的有关质量偏好和描述。几个先前已经提出多媒体质量的社会,虽然他们有约束的准确性、复杂性、所需类型的评估员,单峰评估,或只强调定性方法(16- - - - - -21]。

本文的目的是提出一个混合方法称为开放质量分析(OPQ)了解多通道质量的经验。混合方法结合卓越定量评价和定性的描述性研究一个研究来弥补一个方法的缺点,扩大对现象的理解,并提供互补的观点(22- - - - - -24]。对我们进行文献综述的方法开发混合方法、质量评价研究多通道质量,和其他相关领域(食品科学、消费者研究)。该方法结合了传统定量psychoperceptual评价和定性描述质量评价使用参与者的自我界定的词汇。它适用于天真的参与者和异构多通道刺激材料。我们现在三个多媒体质量研究,OPQ已经被用于进一步的建议使用质量评价方法的研究。方法帮助从业者进行混合方法研究视听领域的质量。

本文的组织结构如下:在部分2我们概述多媒体质量的理论背景,混合方法研究及其使用的最先进的音频、视频和视听质量评价。部分3包含描述开放的质量分析方法。部分4- - - - - -6现在这三个研究使用方法。最后,讨论和结论部分中描述的方法和它的进一步使用7。

2。相关工作

2.1。理解质量感知

多媒体质量特征是产生和感知质量之间的关系。生产的质量是由多媒体的技术因素,通常分为三个不同的抽象级别:内容、媒体和网络(25,26]。多媒体制作质量的特殊要求可能会导致大量的多媒体数据的并置和有限的带宽,脆弱的传输信道,接收设备的约束。感知(也称为经验丰富,知觉的)质量描述了多媒体的用户或消费者的查看质量。它的特点是活跃的知觉过程,包括自下而上和自上而下的低级知觉的和高级认知过程(4,6]。感知质量和生产之间的关系描述的端到端系统在质量上的经验(体验质量)”总体可接受性的应用程序或服务,终端用户的主观感知“(27]。更广泛地说,吴et al。28总结了它”作为多维构造用户的感知和行为。”

感知质量是建于一个活跃的多层的过程。它包含传入的知觉的相关特征信息的提取在其早期阶段(如亮度、形式和运动视觉或音调,响度,音频和位置)(6]。然而,感知质量不仅取决于stimuli-driven自下而上的加工。高级自上而下的认知过程涉及个人情感,知识,期望,和模式代表现实可体重或修改每个感官属性的重要性,使上下文行为和活动质量的解释(4- - - - - -7]。在这个阶段,刺激的解释是根据他们的个人意义和相关性对人类面向目标的行动。与多通道感知有关,一个感官通道可以补充和修改感知来自另一个通道(29日]。这种依赖性可以清晰的刺激,以及内容,任务,和上下文(29日- - - - - -32]。

多媒体质量研究旨在优化质量因素在严格的生产技术限制或资源尽可能少的负面感知影响。最近的多通道质量评价研究已经开始强调积极和多层感知质量的特点。质量不仅来源于刺激的特点,但也从使用、任务和上下文相关的因素(14,16]。在本文中,我们想在这个方向上继续工作,认为人类的感知是一个有趣的挑战,开发探究的工具对于理解感知质量的根本属性。

2.2。研究感知质量评价的方法

2.2.1。定量Psychoperceptual评价

Psychoperceptual质量评价方法用于检查后的物理刺激和感觉的经验关系的实验研究方法。这些方法都源于19世纪的传统心理物理学,后来他们一直应用在uni -和多通道质量评估2,3,8,33]。质量评价领域的应用方法标准化技术建议由国际电信联盟(ITU)或欧洲广播联盟(欧洲)8,33,34]。这些方法的目的是定量地分析感知质量的卓越刺激在测试情况。Psychoperceptual质量评价研究的特点是高水平的控制变量和测试环境和可以包括使用标准化测试序列,过程和参与者的分类天真或专业评估,确保可重复性的学习。作为一个结果,主观质量是一个情感表达为degree-of-liking使用意味着质量满意度或意见分数(MOS)。在psychoperceptual研究中,被测试的各种质量和研究问题定义适用的方法。单一刺激的评估方法是有用的大范围从低到高质量检测差异刺激,而两两比较强大比较刺激和微小的差异(8,33]。共同single-stimulus评级(ACR)方法是绝对的类别。测试方法包括一个简短的测试序列的一个接一个表示。每个测试序列被评为独立,然后回顾使用5/9/11-point规模(33]。在多媒体质量评估,ACR的表现比其他评价方法(35,36]。

最近,常规psychoperceptual方法延长从享乐评估转向使用的适当性评估和目标明确的行动(参看[概述37])。质量是衡量一个多维构造认知信息同化或满意度由享受和主观的,但独立于内容的客观质量(11,12,31日,38]。此外,评估验收作为service-dependent最低的一项指标。有用的质量标准建立了平行于评估质量的满意度在实验室和自然使用的上下文(14,15,39- - - - - -41]。然而,所有定量方法缺乏研究的可能性潜在用户的质量感知的质量基本原理。

2.2.2。描述性的质量评价

描述性的质量评价方法注重在感知质量的定性评价。基本思想是,测试参与者被要求描述他们的质量因素或原因一定质量评级。在更高级的方法,使用这些表达式或质量属性评价测试项目的后续任务。我们确定了三个主要的方法:)面访的方式,()共识词汇分析,()个人词汇分析不同词汇的启发式方法,方法的分析和特征的参与者(表1)。

评价面访
在现有方法面访,天真的参与者描述明确刺激的特点,其退化或个人质量评价标准下自由描述或stimuli-assisted描述任务(16,40- - - - - -42]。这些采访的目的是生成的术语来描述这种质量和检查测试参与者感知和评价质量方面。常用的半结构式访谈。它们特别适用于相对未开发的研究课题,由主要和支持问题,打开访谈相比,他们更敏感,面试官的影响(43]。数据驱动框架的分析应用和条款中描述的结果是最常出现的特征(16,17,21]。

共识的词汇分析
“快速感知图像描述方法”(快速)是基于一个描述性的分析假设图像质量的结果结合多个属性,这些属性可以被训练的评估小组(2,18,44]。它的目的是开发一个共识的词汇。之后,培训测试参与者率质量,基于词汇。一个多步过程包含()广泛的小组讨论,小组成员首先开发一个共识词汇质量属性的图像质量;()细化讨论,专家组同意重要属性和极端的强度范围内为一个特定的测试按照测试可用刺激;()评估任务,每个测试参与者每个属性的一组刺激适用于一对比较测试的刺激和一个固定的参考。快速需要广泛和耗时的小组培训,可以对上下文敏感的影响,需要一个有经验的研究者进行实验(18]。类似的方法用于音频评估在音频描述性分析和映射(亚当)技术(45]。

单独的词汇分析
词汇分析与共识,Lorho的个人分析方法(IVP)是一个描述性的质量评价天真的参与者。他的工作是第一个方法在多媒体质量评估使用单个词汇测试参与者评估质量。过程包含四个步骤。()Familiarization-participants熟悉描述属性的刺激,他们在两个连续的任务开发各自的词汇。()一个属性列表生成三合会刺激比较使用启发式方法称为剧目网格技术。()发达属性用于生成评价尺度。每个规模由一个属性和其最小和最大数量。(测试参与者培训和评估质量根据开发的属性。数据是通过分层聚类分析来识别潜在的组中所有属性普罗克汝斯忒斯和广义分析(46)开发感知空间的品质。其他描述性方法相比,个人词汇训练的四个步骤的过程可能会耗费大量时间。然而,IVP相对比较容易分析和研究者的解释过程的位置在最后与面访的方法。尽管本文表明,有各种各样的方法来研究认为多媒体质量定量和定性,不结合的方法这两种方法(表1)。我们看到现代评价方法的挑战也在这两个数据集的结合。

2.3。混合方法研究

2.3.1。混合方法的理论研究

从根本上说,混合方法研究起源于务实的理念,代表了第三波的研究方法,以及适用于应用研究,如质量评价(22]。它被定义为类的研究中,研究者混合或结合定量和定性研究方法,方式,方法,概念,或语言成一个单一的研究(22]。传统量化(全)研究的主要特点是注重演绎,确认,/假设检验理论,解释,预测,标准化的数据收集和统计分析22]。传统定性的主要特征(试验)研究归纳,发现、探索、理论或假设一代,研究者作为主要的数据收集的“乐器”,和定性分析22]。把这两个研究传统,混合方法用于提供互补的观点,提供完整的现象,扩大理解现象,为了弥补一个方法的弱点(23]。混合方法理论的核心是定量和定性方法的组合成一个最终结果。这些方法主要有4种设计模式融合与轻微的不同控制方法的重点,他们相互依存,目的(表2)[50]。

三角是最常见和重要的混合方法设计(表2)[50]。三角测量,独立进行数据收集和分析全和定性方法没有偏好,最后推断旨在创建一个广泛的现象(50]。三种可能的结果可以预期在这些研究中:()的收敛性结果,结果导致相同的结论,()补充的结果,不同的结果突出同一现象的不同方面,或()可以发散或相互矛盾的结果24]。三角测量和其他混合方法的思想设计(表2)已被用于质量评价研究虽然研究者并没有明确地表达了这种方法论的方法的关系,例如,(16,17,42]。之后,我们现在回顾现有的方法使用混合定量和定性评价的质量。

2.3.2。混合方法在音频、视觉和视听质量评估

在多媒体的质量评价方法,三角是应用混合方法的设计。Jumisko-Pyykko et al。16]介绍了一种方法结合量化psychoperceptual评价和posttask访谈探索经历了质量因素与天真的视听质量测试的参与者。Psychoperceptual评价遵循国际电联建议收集整体质量(8,33]。经验丰富的品质因素收集使用半结构式采访自由描述任务描述定量评价中使用的质量评价标准。数据驱动的分析,扎根理论的框架后,曾在采访中分析(51]。结果突显出,有经验的质量的印象是由()刺激的低级特征(例如音频、视频、视听障碍),()高水平的因素(例如,关系质量使用内容),和()最不同的变量代表的山峰或极端质量(16,40,42]。最后,解释两个定量和定性的数据首先进行独立和解释集成来支持彼此的结论。这种方法可能遭受不准确描述一组相关的刺激,而不是单一的刺激。然而,描述性的任务是快速进行,可以很容易地适应质量评估在具有挑战性的情况下(例如,字段)40]。

基于三角也应用于调用的方法解释质量(IBQ) [17,21],改编自[52,53]。IBQ也遵循一个两步过程与天真的参与者:()分类任务使用free-sorting和一个描述任务和(面访基于一个质量属性)psychoperceptual评价。在感知free-sorting任务,测试参与者形成组类似的物品并描述每个组的特征。free-sorting任务与天真的参与者产生类似的结果与专家共识词汇方法参与者的措辞描述相同的感觉和相关的属性52]。然而,free-sorting更低的成本,因为天真的试验参与者,缺少培训,快速评估的测试集(52]。扩展free-sorting任务的想法,IBQ允许结合偏好和描述数据在混合分析更好地理解偏好和潜在的质量水平的一个刺激因素(17]。然而,面访的分析方法对于大型数据集来说是浪费时间,因为它需要一个多步过程和评分者间信度估计。与原始的定义方法(17,21),这个词IBQ一直不一致后用来指monomethodological设计和变量描述任务的程序(49,54]。在本文中,我们将IBQ称为最初作为一种研究方法。

总结相关工作的回顾,质量评价研究已经慢慢开始扩大其卓越的方法从定量评价对描述性和混合的方法来创建一个更广泛的对质量的理解。在描述质量的研究主要有两种方法:面试和vocabulary-based方法,既适用于天真的参与者。然而,这些方法的最准确的版本只有申请单峰质量的评估。本文的目的是开发一种新的质量评价方法,它使用混合方法的方法来创建一个更深的理解的多通道质量和适用于天真的参与者。

3所示。开放的质量分析

开放的质量分析(OPQ)是一种混合方法,结合了质量偏好的评价和特殊经历的质量因素的启发。因此使用定量psychoperceptual评估,随后,自由选择分析的适应。OPQ“开放”是“不受限制、边界或限制”(55)和“访问新思想”(56)了解参与者的构造的总体质量没有限制或约束它们的描述。术语“配置文件”是指“代表大纲(的东西)”(56),针对某种身份、特征、现象描述和结构研究。最后,我们的方法旨在捕捉卓越的二元论的性质和特点的质量根据其两个核心含义为“卓越的程度(56)”和“拥有独特的属性或特征被什么东西(56)”。OPQ研究的具体目标(1)定义卓越的整体质量不同的刺激使用定量psychoperceptual评价方法;(2)理解质量感知的特点,通过收集个人质量属性使用定性的感官分析方法;(3)卓越结合定量和定性的感官分析数据构建一个偏好和质量属性之间的联系;(4)提供一个测试方法,适用于使用与天真的测试参与者。

下面,我们将OPQ循序渐进的方法,介绍其理论背景,描述了测试程序进行OPQ研究。

3.1。一般考虑

开放分析质量的研究方法包括三个后续部分(见图1):()psychoperceptual评估,()感官分析,()外部偏好映射。研究与前两种方法是独立进行的,他们的数据可以组合在过去的方法。

3.1.1。测试参与者

OPQ被设计成适用于天真的测试参与者与预定义的感觉的敏锐度标准。天真的被定义为不符合任何特定的选择标准评估测试,无论是经验研究领域还是在评估任务(1,16,57]。天真的参与者预计给整体质量评价和产生的结果由于缺乏知识测试的刺激和他们的生产47]。相比之下,专家评估训练准确、详细,和特定领域的评估任务(如视觉工件)58]。某种感觉的敏锐度水平需要从参与者,确保结果不是由知觉的偏见不准确(如感觉的灵敏度测试使用近视、远视(Snellen指数:20/40),根据石原色觉,听力阈值对ISO 7029 (59),在我们的情况下,使用Randot立体3 d视觉测试(60 "))。

更广泛地说,样本选择有助于研究和定义的外部质量样品测试的结果如何推广的一些更广泛的人口利益(60]。推荐数量的参与者根据ITU建议至少15 (8,33]。然而,我们建议25 - 30的参与者psychoperceptual提供良好的统计结论效度评价受试设计(61年]。对感官分析和外部偏好映射,至少12-20参与者是必要的(62年]。在最佳情况下,所有陪审员参与评价两个部分代表子样品的选择可以考虑。

3.1.2。安排实验

psychoperceptual评估任务是知觉的前进行评估。虽然任务的顺序不会影响结果,证明在[63年),建议首先psychoperceptual评价评估是“明确”(63年]。此外,以下可以更精确地完成分析任务由于被测产品的现有理解(63年]。

实验分为几个会议。根据测试的数量和长度的刺激以及各部分的最终设计,psychoperceptual评价和感官分析需要90 - 120分钟,分别。每个部分的长度部队在两个或三个研究者进行OPQ会话。

3.2。Psychoperceptual评价

3.2.1之上。研究问题

psychoperceptual评估的目的是评估的程度的卓越多媒体感知的整体质量。

3.2.2。数据收集

Psychoperceptual评估是基于标准化量化方法的建议(8,33]。选择适当的方法需要根据研究的目的和刺激之间的感知差异。他们提供了指导方针,设计并进行实验和定量数据分析(审查[37)推荐。刺激的整体质量是评估测试参与者之后的三个方面。(),它可以用来评估异构刺激物质(例如,多媒体质量)建立质量的全局或整体的判断1]。这是有争议的评估特定的质量属性,如亮度。()它假定stimuli-driven知觉的处理和高级认知过程包括知识,期望,情绪,态度是集成到最终的质量感知的刺激(1,16,64年]。()这对消费者是一个合适的任务,或者面向用户产品开发与天真的参与者进行了研究[64年]。此外,整体质量评估可以补充其他简单评价。特别是对于面向消费者的研究,一个可接受的质量水平的评价作为一个最小有用的质量水平的指标可以适当的质量判断新颖的多媒体服务(65年]。

测试过程中数据收集包含训练和锚固和评估任务。在培训和锚定,参与者熟悉了实验中使用的品质和内容以及评价任务的数据抽取方法。经常使用实际的测试集的一个子集,代表质量的全面研究。在接下来的评价任务的全套测试刺激了根据选定的研究方法。刺激可以评估几次。

3.2.3。方法的分析

定量数据可以分析采用方差分析(方差分析)或其类似的非参数方法如果不满足方差分析的假设(43]。

3.2.4。结果

OPQ实现第一个目标,psychoperceptual评价结果的偏好排序所有测试刺激的卓越。这些结果可以翻译成偏好的治疗或测试参数下评价,分别。

3.3。感官分析

3.3.1。研究问题

感官分析的目标是理解质量感知的特点,通过收集个人质量属性。

3.3.2。数据收集

在感官分析,研究方法用于“唤起、测量、分析和解读人民基于感官的反应产品”(3]。在OPQ,我们部分遵循自由选择分析的方法(FCP),最初在1984年引入的威廉姆斯和Langron [66年]。天真的参与者可以使用自己的词汇,不同的敏感性和特质来描述产品的特点在多步评价过程3,66年]。铸造是免费的耗时的小组培训但可比的结果与其他方法生成的描述性分析3,47,67年,68年]。此外,它是建立在食品科学,作为一个好的参考其他研究领域的多通道质量评价47,69年]。

测试过程包含四子任务被称为()介绍,()属性抽取,()属性细化,()感官评价的任务。

(1)介绍
它旨在培训参与者明确描述质量与自己的质量属性。这些质量属性描述符(最好是形容词)的特点,刺激感官的感知质量(3]。介绍帮助参与者了解描述性评价任务的性质。测试参与者的描述性的技能将会限制属性抽取(70年]。表达质量的能力是一个重要的要求参与者产生强烈的质量属性。在训练中,我们从一个小任务来描述参与者熟悉的东西,比如苹果。“想象一下一篮子装满了苹果。什么样的属性、属性或因素你能用来描述两个随机选择的异同。“因此,研究者可以帮助测试参与者找到属性,但他从未提出了建议。入门任务后,参与者开始描述后的视听质量的想法。

(2)属性抽取
它旨在识别个体质量属性描述参与者的不同的测试的质量感知刺激。实际提取的属性可以通过使用不同的启发式方法。在最初的自由选择分析,评估员写下它们的属性没有限制(66年]。然而,据报道,这是一个艰巨的任务参与者发展他们的词汇,因此,支持启发式技术可以应用(71年]。剧目的网格技术,支持的技术(72年)测试参与者在三合会刺激演示开发属性。属性是作为区分因素和开发两个刺激第三的三和弦。在第二技术,自然分组(73年),刺激分为两组不同的属性。每一个新的群体可以再除以第二个属性的使用等等。我们免费的技术支持任务应用案例研究没有额外的好处的属性的质量被发现支持任务(71年,74年]。独立于使用启发式方法,刺激可以多次复制,因此人们需要足够的时间观看,和迭代开发它们的属性,据了解在我们的研究。总体而言,属性抽取成功的感官分析,是一个非常重要的一步,只有在这个阶段发现的属性会被考虑在以后的评估。

(3)属性细化
它旨在分离强大属性从所有发达属性。在铸造中,参与者可能会不必要的许多属性抽取步骤而强大的属性需要准确的分析。我们两个规则适用于描述一个强大的属性。首先,参与者必须能够定义属性用他们自己的话说,那就是,他们必须精确地知道这方面的质量是由属性。这是很重要的对结果的解释去理解个人属性(3]。其次,该属性必须是唯一的或nonredundant [3]。每个属性必须描述质量的一个方面。遵循这些规则,测试参与者被允许修改他们的属性列表。它已被证明有用的也限制的最大数量的属性。更大的组属性可以添加错误比感官数据附加信息(74年]。然而,这应该是在一个试点研究。结束时改进,试验参与者写下的定义的每个属性剩下最后评估。长10厘米范围内的属性是附加标以“最小。”和“马克斯。“在its extremes (see Figure2)。它导致个人计分卡测试参与者将使用刺激评估。

(4)感官评价的任务
它旨在qmid-suantifying发达的力量属性/刺激。刺激了一个接一个,每个属性的评估是明显的“最小。”和“马克斯。“在its extremes. “min.” means that the attribute is not perceived at all while “max.” refers to its maximum sensation.

3.3.3。方法的分析

通过测量距离的开始长10厘米的马克线额定强度,感官感觉转化为量化值。每个测试参与者产生一个配置,即M×N矩阵M行=测试项的数量,N列=“数量的个体属性”。能够分析这些配置,他们必须匹配一个共同的基础上,达成共识的配置。普罗克汝斯忒斯广义分析(GPA)在1975年引入了高尔半岛(46]。它旋转,将所有配置通过最小化剩余距离配置和他们的共识3,75年]。Kunert和Qannari76年]目前的另一种方法来分析感官分析数据,声称这种方法更适用于FCP数据分析。扩展个人配置的问题解决的方式”上的所有配置(提出)基础的总结广场成为所有数据集”的平等。扩展数据集从GPA或者Kunert Quannari的方法(76年)可以使用主成分分析(PCA)分析。

3.3.4。结果

GPA和替代Kunert Quannari方法创建一个低维的高维模型输入矩阵。卓越的价值模型,解释方差方差是高维空间的所代表的模型。结果最后绘制文字图表(相关情节)显示相关的个人属性与原则组件的低维模型。对比评价方法[面访16,17),没有介绍了个人资料解释分析。在这个阶段,研究者将开始确定感知空间的主要组件,项目和属性的GPA成绩与组件的相关理解背后的基本原理模型。这OPQ方法的实现第二个目标。

3.4。外部偏好映射

3.4.1。研究问题

外部偏好的目标映射(EPM)是将定量的卓越和感官分析数据构建一个偏好和质量建设之间的联系。

3.4.2。研究方法

一般来说,外部偏好地图参与者的偏好数据映射到知觉空间所以使由感官知觉偏好的理解解释(62年,77年]。EPM使用多个多项式回归的方法,例如,偏最小二乘回归(78年]或PREFMAP [77年]。

展示如何应用于多媒体OPQ质量研究,我们提出三个实验视听领域的3 d质量。第一个实验探讨了经验丰富的视听质量当房间声学音频生殖和视觉呈现方式(2 d / 3 d)中型屏幕上是不同的。在第二个实验中,经验丰富的视听质量检查在不同的音频(单声道/立体声)和视觉(2 d / 3 d)演示模式小手机屏幕大小。第三个实验调查的影响不同的三维视频编码方法在小屏幕上有经验的质量。在所有的实验中,构建质量水平可以被认为是温和的,包含可感知的障碍在他们的演讲。

4所示。实验1:经验丰富的视听质量深度

第一个实验的目的是探讨视听深度感知质量的影响。在前面的工作中,双峰深度的经验研究为虚拟现实系统和大屏幕大小和高质量的多通道音频,或者当时只有一个模式探索79年- - - - - -82年]。在这项研究中,我们研究多通道质量感知与混合方法在深度模式多种多样。我们的独立变量是mono -和立体可视化屏幕上中型和audio-related房间声学模拟为小型和大型空间与多通道扬声器繁殖。

4.1。研究方法

以下4.4.1。测试参与者

25的天真的陪审员参与psychoperceptual质量评价任务(雌性性别:9、16男性;年龄:18-27年)(1,57,58]。感官分析的子样品进行了19个参与者。所有的参与者或corrected-to-normal正常视力和正常的音频敏锐度。

4.1.2。刺激

我们不同深度的视觉呈现方式(2 d / 3 d)和房间声学模拟音频(小/大房间)。两个不同的视听内容,呈现不同大小的虚拟房间,。视觉上,一把锋利的显示提供了可能性身体之间切换2 d和3 d演示的内容。音频部分,IAVAS球员提供函数来呈现不同的室内声学(83年]。

在一个大房间,可视化作为一个教室,一个音频是由男性演讲者和侏儒的声源(见图3(一个))。在一个小房间,可视化为学生的客厅,音频演奏鼓和低音的音乐和声音来源是由笔记本电脑(看到,图表示3 (b))。用户的运动通过房间自动包含运动直走然后向左转或右转。总共八15秒长刺激被用于实验。

房间被设计使用Maya软件。回放的IAVAS I3D球员(83年),场景的场景被出口到二进制格式(bif)。音频是包括使用先进的音频bif。与AAC音频文件的编码比特率128 kbps。房间声学建模使用提供的感知方法的球员。每个房间一个合适的房间声学建模考虑不同大小和房间的声学特征。在音频感知深度不同,房间房间之间交换模型。

4.1.3。刺激的演讲

测试进行了听尔大学实验室的技术,根据设置(8,84年]。视频被展示在“15”的尖锐AL3DU立体显示基于视差屏障技术。视差屏障建立作为第二液晶层可以开启和关闭,这样屏幕可以用于monoscopic和立体视频。观看距离是55厘米。声音回放在four-speaker周围设置在“30”和“110”并从评估员(1米的距离79年]。的刺激将以随机的顺序重复两次psychoperceptual评估。

4.1.4。测试程序

根据所描述的测试过程理论方法描述部分3。

Psychoperceptual评价
实际的评估前,培训和锚定。(即参与者查看训练场景。,finding a sweet spot) and the evaluation task were shown all contents and the range of constructed quality, including four stimuli. Absolute Category Rating was applied for the psychoperceptual evaluation for the overall quality, rated with an unlabeled 11-point scale [33]。此外,接受整体质量被评为在二进制(yes / no)范围内(39]。所有刺激了两次在一个随机的顺序。模拟器疾病问卷(SSQ)填写之前和之后psychoperceptual评价(85年,86年]。

感官分析
感官分析的任务是基于自由选择分析(47)方法。过程包含四个部分,他们在3天内进行了两次。()介绍使用虚构的任务进行了苹果公司描述的任务。()属性elicitation-all刺激了三次,一个接一个。参与者被要求写下他们的个人属性在一个白色的纸。他们不是有限的属性描述的感觉,他们也没有被授予任何局限性。()属性精致的参与者被要求完成一项重新思考(添加、删除、更改)它们的属性来定义最后的单词列表。它变成了评估员的个人计分卡。最后,提出了四个随机选择的刺激一次,使用记分卡进行评估的评估员。与下面的评价任务,所有的评级是在一个计分卡。因此,测试参与者能够比较不同强度的属性。()评价任务的刺激了连续三次,和参与者评价计分卡。如果有必要,他们被允许问第四个重复。

4.1.5。方法的分析

Psychoperceptual评价
使用非参数分析方法(Kolmogorov-Smirnov:)。弗里德曼的测试适用于测量几个顺序因变量和Wilcoxon测试之间的差异在他们的两两比较43]。

感官分析
感官数据分析了使用Microsoft excel的GPA常规XLSTAT 2.9.0。数据分析使用Kunert和Qannari的方法(76年]。GPA产生更强的结果的解释模型的方差,GPA模型将用于进一步分析。

4.2。结果

4.2.1。准备Psychoperceptual评价

验收的总体质量
所有呈现刺激提供了一个高度可接受的质量水平,达到至少83%的验收标准。测试参数没有影响整体质量(科克伦的验收,ns)。所有项目被评为同样(McNemar检验法:所有的比较)。

整体质量的满意度
视觉呈现方式和房间声学模拟整体质量满意度没有显著影响(弗里德曼χ²= 3.341,= 7,ns)。所有刺激都同样额定(所有成对比较ns)。

4.2.2。感官分析

289年的试验参与者发展出了一套属性。共有216个属性表示在50%和100%之间的方差解释道。这些属性是坐落在内部和外部之间循环相关情节(见图6,7,8)。使用的评估员10属性(分钟。7,马克斯。平均32)来描述他们的感官知觉在尺寸上降低数据。

维度和属性的识别
七个组件需要解释GPA模型中的方差的100%。每个组件的贡献中描述表3。考虑到肘部标准和可解释性的海曼和无法无天的规则3),前三个组件用于进一步的数据解释。GPA的结果与三个主要组件构成了GPA模型或感知空间。
了解知觉空间、属性和测试刺激被绘制成模型,导致三维空间。为更好的解释,组件2和组件3总是谋害组件1二维切片的知觉空间如图4和5。项目名称由相应的替代变量。比较变量和分离项目的知觉空间允许确定组件。图4显示尺寸1号(PC1)相关内容(教室或学生的房间)。维度2号(PC2)分离试验项目根据视觉呈现方式(2 d或3 d演示)。PC2被确定为“视频质量。“维度3号(生物)把项目的室内声学(模拟小房间和模拟大房间)。它与“音频质量”的刺激。虽然解释了根据测试项目或相关测试参数,我们将参考质量方面的内容,视频表示,室内声学进一步解释。第一个发现证实,试验参与者个人的品质因素来自所选的测试参数。
属性可以分为两个不同的组。技术描述直接描述测试变量的特征(如混响或颗粒状)。第二组的属性特点是经验,主观印象和感受测试物品(例如,单调,活泼,或突出的)。这群人被认为是印象描述。下面,我们将讨论的相关属性和属性组与GPA模型。

相关的属性和感知空间
文字图表代表个人的相关属性的知觉空间(见图6- - - - - -8)。越接近一个属性被放置到一个维度,它与这个维度。属性之间放置两个维度与维度一视同仁。

维“内容”(PC1解释方差的37.09%)
我们确定这个维度的两个极性教室一方和学生的房间另一边的解释的属性。但只有少数属性,如“令人不快的声音”,“comiclike”或“混乱”描述的内容或直接房间的布局。PC1更深刻印象的描述内容或个人知觉上的内容的印象。描述为“liveless”、“情感”和“可爱”,或“单调”和“无菌”高度与一的两极性,分别。高数量的印象描述表明,质量观念上形成一个抽象水平的试验参与者。评估者能够找到各自的属性描述质量在一般水平的测试项目。

维“视觉呈现模式”(PC2解释方差的25.38%)
极性同意不同的视觉呈现方式(mono (2 d),自动立体(3 d))。2 d极性显示的描述“清晰度”或“锐利的边缘”,“高对比”,“清晰”、“光”,或“色彩斑斓”。相比之下,3 d演示模式是描述与视觉的负面描述工件,如“倾斜轮廓”,“不清楚”或“隔行线”。似乎3 d结果的工件和减少亮度显示技术的局限性(视差屏障和视角显示)。然而,结果也显示参与者的体验视觉深度的能力。它被描述为“一体化”,“三维”、“宽敞”,或“有形”。

维“房间声学模型”(生物,解释方差的18.9%)
生物也直接对应到不同的房间声学模型中使用的测试。极值的维度可分为大房间和小房间。虽然小房间声学不良描述,可以找到很多品质因素的大房间声学。在这个维度,主导技术描述。大房间与大量的混响,“满宽敞的声音”,“填满房间”。印象描述水平,生物的特征是“可能的”,“坚持”,或者“尖锐”。

多维交互属性
属性与多个维度可以是有趣的。尤其是属性与PC2和生物,他们描述视听效果。音频和视频之间的多维交互属性维度是罕见的(见表8)。尤其是depth-related属性,我们将与两个维度关联的视频(例如,宽敞(P3))或音频维度(例如,宽敞的(好))。这些结果表明,深度感知或独立评价听觉或视觉感知。所以,在下一节中我们将会有一个近距离观察参与者的个人感知模式。

比较个人的配置和GPA模型
结果表明个体差异的感知空间。通过绘制独立评估员的属性到感知空间,我们确定了知觉的参与者之间的偏好。作为一个例子,这个词图表说明了唱片的评估(如好)主要关注听觉刺激,而电视迷评估(例如,P13)强调视觉刺激的一部分。几个评估(例如,P25)整体感知空间用于描述的刺激它们的属性。这些结果表明,多通道质量评价也受到了参与者的知觉的偏好。

4.2.3。外部偏好映射

外部偏好映射并不适用,因为psychoperceptual评估的结果没有任何刺激之间的偏好。

4.3。讨论和结论

我们psychoperceptual质量评价的结果并没有显示视听深度感知质量的影响。然而,感官分析的结果给出进一步的理解。首先,无意义的区别并不是无法探测刺激之间的差异所造成的,当参与者定性区分它们。其次,深度感知能力突出的形式导致了整体视听感知。第三,当视觉3 d演示模式,它被描述成一个宽敞的、三维的,但更重要的是,它是连接到一些消极的自卑。众所周知,引起的附加价值的视觉深度知觉只承认如果可见构件足够低的水平(87年- - - - - -89年]。

我们的结果也显示个人偏好对质量的一个方法。众所周知,有modality-dependent个体差异在人类信息处理方式。例如,分类到视觉和口头信息处理方式是常见的90年]。我们的结果表明,这些不同的处理方式也可以导致最终的多通道质量判断。有两个进一步工作的建议。首先,不同的处理方式对多通道质量感知的影响在不同质量水平和异构刺激材料需要解决详细确认现象。其次,从业者的视听质量,需要一个有效的工具识别不同的信息处理方式的组织和报告这些组织的样本。

5。实验2:经验丰富的视听质量深度在移动3 d电视和视频

我们检查了单声道和立体声音频和视觉呈现的影响模式在经历了移动3 d电视和视频质量。视觉立体3 d体验是一个多维结构的视频质量、深度知觉,和视觉舒适88年]。先前的研究表明,视觉3 d增加值深度和它可以检测评估的深度知觉(89年]。在受损的3 d图像的整体质量评估,主导的工件在深度的好处(91年]。此外,观看舒适度是一个经验丰富的质量立体显示的一部分,和小显示它对观众有coinfluence [92年- - - - - -94年]。到目前为止,只有数量有限的研究发表比较主观视觉质量不同的表示模式之间(2 d和3 d)移动屏幕尺寸49,54,95年]。尽管这些研究强调视觉3 d的关键方面,他们不注意整体多通道音频也能贡献的地方。先前的研究显示音频和视频质量之间的相互作用的研究对移动电视(41,96年]。之前的研究没有解决经验的质量当深度不同的音频和视觉形式。

5.1。研究方法

5.1.1。测试参与者

总共45测试参与者(性别:13个女性,32岁的男性;年龄:15 - 30,意味着= 24年)参加了psychoperceptual评估任务。对感官分析,15参与者的子样品是随机选择的。所有测试参与者通过视力筛查,颜色,和3 d视觉和听觉敏锐。大部分的参与者被归类为天真的评估(87%)(1]。

5.1.2中。刺激

变量及其生产
针对不同深度知觉在听觉和视觉通道的视频在视频(monoscopic或立体)和不同的音频(单声道或立体声),导致24测试视频。
最初的音轨的所有视频都导出为单声道和立体声歌曲从Adobe Premiere所需的长度。音频是标准化的。原视频缩放图像的分辨率为856 px240 px和导出为立体视频。创建monoscopic视频,两个原始视频导入动摇并调整大小以856 px240 px。正确的视频裁剪从视频,导致两个视频,分辨率为428 px240 px。的一个裁剪视频转移到右边。添加了两个视频,导致两个相邻左侧视频分辨率为856 px240 px。最后,monoscopic视频导出了单声道和立体声音频轨道,分别。所有与mp4v视频编码的编解码器使用转播25 fps高比特率至少10 Mbit / s的视频跟踪。

内容
六种不同的内容被用来创建测试(表下的刺激4)。选择标准的视频空间细节,时间分辨率,深度,和用户要求移动3 d电视和视频(97年]。

5.1.3。刺激的演讲

控制的实验室条件类似的实验(8]。NEC”“裸眼3 d”3.5”显示分辨率为428 px240 px的视频。此原型的移动3 d显示为monoscopic提供平等的决议和“裸眼3 d”的演讲。它是基于透镜状表技术(98年]。观看距离设置为40厘米。显示是连接到一个通过DVI戴尔XPS 1330笔记本电脑。爱科技k - 450耳机连接到笔记本电脑的音频表示。笔记本电脑作为播放设备和控制监测在研究过程中。抵消订单中提供的刺激是在两个评价任务。所有项目中重复一次psychoperceptual评估任务。在感官评价任务,刺激重复只有当参与者希望看到视频了。

5.1.4。测试程序

两部分数据收集过程遵循的理论方法描述部分3。

Psychoperceptual评价
实验的过程是相同的。捕捉“裸眼3 d”的积极方面表示,参与者也认为感知深度11个标记。

感官分析
感官分析任务包含四个部分:)介绍task-identical实验;()属性elicitation-participants看着15个随机选择的项目组织的三个项目。三合会表示(如剧目中使用网格法(RGM) [99年)被选为帮助参与者属性抽取通过比较不同的项目在无限的时间。生成的数量每三属性不是有限的。最后,参与者有机会审查和修订它们的属性,()属性精致这个任务的目的是修改(删除、添加或重新定义)所有属性。的15个随机选择的礼物是在三合会,参与者把每个使用自己的记分卡。在每一个三元组,三个项目提出了一个接一个没有休息和额定在同一计分卡。三合会表现被选为帮助参与者在评级过程中比较物品。每个三如果参与者需要重复一次。这个任务,年底最后的属性,定义的参与者()评价任务最终的评价任务,所有24个项目被评为独立与所有属性。提出了每一项一次,评级时间不是有限的。
这项研究是在两个交易日进行大约90分钟。Psychoperceptual评价和感官分析的子任务1 - 2发生在第一个会话中,其余的在第二个会话。

是5.1.5。方法的分析

Psychoperceptual评价和感官分析
实验的方法是一样的。

外部偏好映射
外部偏好映射应用于用户的首选项映射到感知空间。两个模型可以用来描述参与者的偏好:向量模型和理想点模型(77年]。在XLSTAT PREFMAP方法,自动选择最合适的模型。

5.2。结果

5.2.1。Psychoperceptual评价

验收的总体质量
总的来说,所有呈现刺激提供了一个高度可接受的质量水平。平均2 d表示模式达到90%的验收标准和所有的刺激达到至少88%的验收。对3 d视觉显示模式下,平均质量验收标准为79%,而所有的刺激都接受的63%以下。

整体质量的满意度
参数组合影响整体质量满意时平均的内容(= 92.2,= 3,)。图9显示了整体质量分数平均值的内容和内容的4参数组合(v2D_aMono, v2D_aStereo、v3D_aMono v3D_aStereo)。2 d视频演示模式提供最令人满意的质量比3 d视频模式()。音频演示模式没有影响质量评级。单声道音频和立体声音频也同样评估在两段视频模式(ns)。主要内容,内容分析的结果遵循这一趋势与内容洞穴作为例外。虽然没有整体参数组合对满意度的影响(= 4.46,= 3,ns)在这个内容,详细的两两比较显示,3 d演示模式提供了更高质量的音频相等条件下(3 d和2 d-mono:=−2.53,;3 d和2 d立体声:=−3.12,)。然而,2 d伴随着立体声音频达到的质量水平等于3 d单声道音频演示(=−1.61,ns)。

3 d的印象
参数组合时影响感知深度平均的内容(,,)。图9显示了3 d的平均值的印象和总体质量内容和另外六个内容。提供了最高水平的深度知觉刺激的3 d演示模式()。在3 d模式下,使用音频演示模式不影响深度知觉(=−1.45,,ns),而立体模式略优于mono 2 d视频模式时使用(=−2.91,)。

5.2.2。感官分析

许多参与者开发130个人质量属性OPQ任务。为进一步研究,属性从一个参与者被淘汰,因为这参与者已经从定量分析由于消除离群值。最后,116属性来自14个参与者仍然(= 8.3分钟。= 3,马克斯。= 14)。

维度和属性的识别
总共有14个组件需要解释100%的方差GPA模型(表5)。前两个组件用于进一步的数据解释根据肘部标准和可解释性规则3]。这两个组件形式感知空间。
图10显示了测试刺激的知觉空间PC1 PC2。相应地,图11显示了属性的空间PC1 PC2。属性的100%和50%之间的方差解释强调和考虑进一步解释。我们可以看到在这两个情节(数字10和11)PC1把物品通过视频演示模式(2 d和3 d)。PC2与积极的和消极的整体质量的描述。有趣的是,参与者集中在视频质量的描述和他们的印象和没有找到属性相关的音频演示模式。

尺寸1(“视觉呈现方式”,解释方差的68.21%)
极性同意不同的视觉呈现模式(monoscopic (2 d)和立体(3 d))。Monoscopic视频所描述的属性就像“正常”“自然”“平”“夏普”和“focusable”。相比之下,属性“3 d的好处,”“深度的印象,”“3 d的感觉,”“三维”,“有形的”或“大幅”描述视频立体演示模式。评估员能够区分2 d和3 d视频演示模式,描述了质量总体水平。

维度2(“印象描述”,解释方差的12.96%)
它描述知觉空间分为正面和负面的印象。描述视频monoscopic演示模式只有通过积极的描述“令人兴奋,”“愉快”,“美丽”,“focusable形象,”或“无压力。“参与者描述了立体视频与正面和负面属性。一方面,一边负面描述工件和关注显示技术相关的像“形象蹒跚当移动显示”,“闪烁”,“不确定”,“压力”,“不安”,或“模糊。“另一方面,3 d视频描述为“空间,”“聪明,”“吸引人,”“虚幻的,”或“分层。“内容质量感知的影响可以在参与者的印象描述,如“有趣”或“令人激动的”。

5.2.3。外部偏好映射

Psychoperceptual数据结合感官分析结果使用外部映射(图的偏好12)。可以看出,许多参与者喜欢内容洞穴在立体模式和monoscopic视频模式的其他内容。三个集群可以从偏好获得地图的偏好。集群1中的参与者更喜欢立体物品,尤其是参与者10到25。集群2中的参与者喜欢项洞穴在立体模式。Monoscopic视频项目,特别是项目骑士和洞穴,由集群优先3。也可以把用户的首选项和属性的分析任务。因此,这两个情节,外部偏好地图和情节,这个词应该观察相邻。的喜好偏爱地图可以从这个词与属性相关的情节。参与者更喜欢项目洞穴在3 d视频模式似乎喜欢的物品可以被描述为“空间”,“出来,”或“三维。“此外,2 d视频,更喜欢被称为“很有趣,”“无压力,”或“愉快。” On the contrary, contents music, rhine and oldtimer correlate with attributes like “blurred,” “stressful,” or “inconclusive” and are disliked.

5.3。讨论和结论

我们的研究结果强调视觉质量的主导因素对音频因素及其交互体验质量。这个结果证实了三种不同的评价任务使用(psychoperceptual质量满意度和深度的印象和感官分析)。与我们的研究结果相似,无意义的音频视听质量的影响已签订的大型显示器和环绕系统在良好的质量水平One hundred.,101年]。纽曼et al。One hundred.)表明,天真的参与者有困难在区分单声道和立体声音频视频观看的任务。此外,Lessiter和弗里曼(101年强调存在的感觉不是增强音频模式。也有可能视觉变量作为最改变变量的实验,引起了最大的关注所显示peak-end理论(102年]。

结果显示3 d演示模式也是一个有争议的影响整体质量和深度的印象。同时使用3 d模式增加了深度的印象,它降低了整体满意度。描述性GPA结果进一步解释了这些结果,突显出自卑(空间、压力感、闪烁、阅读)的3 d。然而,我们的研究结果还表明,在artifact-free情况下,3 d和2 d相比可以达到更高的感知质量。在这种情况下,感知深度和令人兴奋的3 d使立体视频主观感觉更好。这个结果表明,附加价值诱导立体深度知觉的演讲只在有效可见工件的水平很低。这些发现支持进一步的研究结果(88年,89年,91年]。

进一步的工作需要解决最恼人的工件提高3 d演示便携设备的足够水平的技术资源。

6。实验3:经验丰富的质量为移动3 d电视的视频编码方法

第三个案例研究有针对性的选择一个最佳的立体视频编码方法为移动3 d电视和视频应用程序。不同方法的编码算法目前已经为移动3 d视频优化(103年]。没有以前的工作评估这些方法在一个大规模的研究。以前的工作在立体视频编码主要是针对静态图像(65年,88年,91年]。这些研究表明,立体的附加值刺激对未压缩的情况下(89年)是无效的MPEG2或JPEG压缩材料(65年,91年,104年]。在这些情况下,深度知觉没有增加刺激的感知的整体质量。

6.1。研究方法

但是。测试参与者

共有47个天真的评估(性别:23岁女性,24岁男性;年龄:16-37,意思是:24)参加了psychoperceptual评估任务(1]。共有15人随机选择从这个样品的感官分析的任务。所有评估者通过视力筛查,颜色,和3 d视觉和也在移动3 d电视的潜在用户(97年]。需要父母的同意未成年人参与的评估员。

6.1.2。刺激

变量及其生产
我们不同的四种编码方法和两个质量水平在这个研究。四种编码方法,尤其适用于移动立体视频(103年),选择进行评估。当视频+视频接近h / AVC转播(105年),直接编码的解决方案被选中。作为一种先进的方法h / AVC MVC (106年),混合分辨率立体声编码(MRSC) [107年被选中。此外,视频+深度(108年)作为替代方法被选中的视频+视频编码方法。作为一个编码,基线资料,也就是说,IPPP结构和CAVLC(上下文自适应可变长度编码),是使用。共和党的大小被设置为1。低和高质量水平被定义为每个测试序列。保证类似的低和高质量的序列,必须确定为每个单独的比特率点序列。低质量的定义的所有序列,同时联播编码的量化参数(每秒)设置为30。由此产生的比特率为每个序列表6。这些比特率是用作其他三个目标利率的方法。
两个不同的编解码器被用于视频编码。h / AVC参考软件JM 14.2被用于转播,混合分辨率,和视频+深度。MVC进行使用h / MVC参考软件JMVC 5.0.5。转播和MVC-encoded序列的测试刺激生产是简单的根据目标比特率表6。为了实现这些目标比特率,左派和右派的量化参数改变。因此,左派和右派的观点是相同的质量。深度视频+深度方法据估计从左和右视图使用混合递归匹配算法(99年]。视图合成进行了使用Merkle等的算法(109年]。代的混合分辨率序列,正确的观点是摧毁两倍在水平和垂直方向。和采样下来,工具JSVM参考软件提供的可伸缩视频编码已被利用。描述的应用优化方法是(110年]。所有序列的帧率设置为15 fps。

内容
被选出的六种不同的内容创建测试刺激(表7)根据类似标准的实验。所有的内容包含场景削减。

6.1.3。刺激的演讲

在受控环境条件相似的实验。实验的设置一样使用,但没有耳机。所有项目提出了两次psychoperceptual评估。提出了每一项连续三次在感官分析的任务。

6.1.4。测试程序

根据理论模型部分3研究包含两个部分。psychoperceptual评估和随后的感官进行了剖析。

Psychoperceptual评价
psychoperceptual评价遵循相同的方法如实验1和2所述。测试参与者评估整体质量验收和总体质量满意度研究。会话花了90分钟。

感官分析
感官分析是在第二次会议进行,持续75分钟。自由选择分析方法应用与下面的子任务()介绍task-identical实验1和2;()属性elicitation-the测试参与者观看24随机选择的测试项目的一个子集。在看,他们写下的质量属性。没有限制数量的属性在这一步。在过去的片段,测试参与者被鼓励去回顾它们的属性通过检查如果满是这些所有质量方面;()属性refinement-at属性细分,评估员被要求选择一个最大15计分卡属性。选择后,提出了12个测试项目和测试参与者评估这些计分卡。不过,修改分数卡的可能性(添加、删除,重新定义)。计分卡当时定稿,每一个评估员定义他的质量属性;()评价任务最终的评价任务,所有48个项目被评为独立。每一项连续出现三次,允许足够的时间申请所有属性。评级时间不是有限的。

6.1.5。方法的分析

Psychoperceptual评价、感官分析和外部偏好映射
分析与实验。

6.2。结果

6.2.1。Psychoperceptual评价

验收的总体质量
所有编码方法在高品质提供高度可接受的质量水平,至少80%。在低质量级别,MVC和+仍然达到60%的验收,验收MRSC和转播低于40%。
可接受和不可接受的评级的分布满足规模显著差异(χ²(10)= 2368,)。nonaccepted整体质量的分数是发现在1.4和4.2之间(意思是:2.8,:1.4)。接受质量与评级表示在4.5和8.5之间(意思是:6.5,:2.0)。接受阈值可以确定是在4.2和4.5之间。

整体质量的满意度
在高质量级别、编码方法对质量满意度有影响(= 241.83,= 3,;图13)。MVC和视频+深度提供了总体质量满意度得分当平均含量最高(MVC和V +:Z =−.828;;ns),优于MRSC和转播(所有成对的比较:)。结果被证实为低质量水平(= 648.97,= 3,),MVC和视频+深度比MRSC和转播(所有成对比较)。
Content-by-content分析表明,视频+深度超过所有其他方法在高和低质量水平(所有的比较)。蝴蝶内容,MVC有最好的质量水平(满意度都比较:)。编码方法没有影响布林格内容高质量水平(= 2.942;= 3;;ns)。

6.2.2。感官分析

15的评估员在感官分析会话发达总共有102个人质量属性。

维度和属性的识别
考虑到无法无天和海曼的可解释性规则3),两个维度被确定为GPA模型很重要。前两个组件GPA模型解释了88.36%的方差,在PC1覆盖大部分的解释方差(83.32%)。图14显示项情节和人物15相关GPA的情节模式。分析强调属性解释超过50%的方差。从故事情节可以确定,PC1主要由视频质量。PC2识别项(图14)项目金额高的运动(足球)和少量的运动(布林格)。

尺寸1(“视频质量”,解释方差的83.32%)
PC1显示了一个高度相关的负极性等属性“块状”或“模糊,模糊的。”正极性与属性”,“”详细,”和“决议。“这个组件描述了视频质量。模型分为好的和坏的质量。坏的质量主要包含构件的描述。

维度2(“运动”的,5.03%的方差解释)
PC2,静态测试内容(布林格、山、马),内容包含运动(蝴蝶,Soccer2,汽车)(图分开14)。值得注意的是,解释的方差PC2第一尺寸相比非常小。然而,合理的运动是影响感知质量由于应用编码方法。没有确定属性来描述运动的感知。
一个单独的深度组件不是《政府采购协议》确定的模型。相关情节表明3 d-related属性“宽敞”,“3 d现实,”或“背景深度”与电脑1的正极性。结果表明,深度描述似乎高质量的一部分。如果视频质量低是由于编码工件,这种品质退化将超过提供的附加价值立体视频演示。深度描述质量将不会被考虑。

6.2.3。外部偏好映射

结果显示偏好artifact-free内容(图12)。最高的内容用户偏好PC1一起确认。最不喜欢的东西都是布林格剪辑,对面的标志。它还可以看到布林格剪辑与一个属性称为“冗余。“虽然这个属性只出现一次,可能解释布林格剪辑的定量结果。定量分析表明,编码方法之间的差异,而小布林格内容。布林格项目的“冗余”可能表明参与者评估更情感层面的内容,而不是在其提供的质量。

6.3。讨论和结论

psychoperceptual评价我们的研究结果表明,多视图编码和视频+深度经验提供最高质量的测试中编码方法。他们也代表相反的3 d视频编码的方法。而MVC使用国际米兰,intraview依赖性的视频流(左、右眼),视频+深度的方法呈现虚拟视频从一个给定的视图及其深度地图(103年]。此外,提供质量水平高度接受相比以前的研究(40]。

感官分析的结果表明,工件3 d的仍然是决定质量的因素。预期的增值通过深度知觉被测试参与者很少提及。当提到的,它是连接到artifact-free视频。这些结果与以前的研究一致认为深度知觉和工件确定3 d质量感知(88年,104年]。相比之下Seuntiens”模式(88年),我们的资料显示层次深度知觉和构件之间的依赖关系。当工件的能见度很低,深度知觉似乎有助于3 d的附加值。最后,这个实验证实了实验的结果。对立体视频编码方法,我们可以看到,深度图的压缩视频+深度方法质量直接影响深度。相比之下,深度不影响视频+视频方法相关的编码方法。进一步的工作需要更深入地研究构件之间的交互和深度来改善移动立体视频编码方法。

7所示。讨论和结论

本文的目的是提出一个新颖的方法,OPQ多媒体质量评估与天真的参与者。混合方法,OPQ结合传统定量psychoperceptual评价和定性描述质量评价获得更深的理解的质量因素。我们应用在三个视听质量评价的实验方法。

7.1。收敛性和互补

我们的三个研究强调之间的互补和融合的结果,用不同的方法强调的积极功能混合方法研究[24]。结果总结在表8。在所有研究相互补充,更重要的是定量质量偏好被解释为定性的描述。例如,当刺激之间的定量卓越并不确定,定性结果显示使用的可检测差异变量,自卑无效质量的积极影响(视听深度),和参与者的知觉的偏好有助于最终多通道质量评估。

此外,我们可以解释参数比较通过理解之间的卓越质量和深度之间的关系用感官分析。的描述深度和error-freeness时附加到质量好的视觉呈现方式和编码因素多样。没有定性数据,定量数据以外的原因是基于假设,而知觉的数据作为一个单一的方法不能显示偏好。

之间的融合结果表示在整个情感维度。差评为质量是坏处,自卑和不正确)。在中立的情况下,影响是不可见的任何措施(例如,构造音频质量的变量因素不影响质量评级他们也没有感官分析中描述)。同样的,最令人满意的变量是可见的在这两个措施,持续高质量的评级和善良的分层视觉深度。最后,我们的一个案例研究还显示结果之间有点矛盾的方面。结果表明,参与者能够识别视觉刺激而这些差异之间的偏好不可见在感官分析的结果。这可能表明刺激小差异,天真的参与者能够定量表达整体质量偏好,而他们的表达能力或情感感官分析可以是有限的111年,112年)或可能受到最改变变量根据高峰结束理论(102年]。总之,使用OPQ的好处作为多媒体质量评价的混合方法被表示为提供互补的能力,作为主要解释定量结果与定性描述的能力。进一步的工作需要系统地调查方法与小和可检测的多通道刺激的差异与天真的参与者,扩大其使用的局限性的意识。

7.2。进一步的工作

进一步发展的其他方面OPQ方法主要是针对样本和导电和分析结果。多通道质量评价研究与天真的参与者,根据我们的结果,这是值得考虑的一个有效的工具来识别不同的信息处理方式的组织(例如,90年])和报告这些组织的样本。我们的经验使用OPQ一再强调培训的重要性和注意属性知觉的研究发展。能够准确地描述属性的个体差异不仅是一个典型报道的挑战在食品科学52),但它似乎也存在于多媒体质量研究。根据我们的非正式的观察,我们注意到,苹果公司描述任务的训练,是混凝土和熟悉,帮助参与者开始创建它们的描述。我们还观察到给足够的时间属性的重要性引出和细化任务可以为最终感官评价的成功作出贡献。最后的话,使用OPQ需要参与多个会话。一般来说,退出率可以在multi-session建构效度的问题研究[60]。虽然我们没有面临这个问题在我们的研究中,它有利于从业者记住这个限制,如果考虑小样本大小的感官分析的任务。

基于我们的经验与面访描述性的分析数据(例如,16,42]),感觉的数据的分析似乎相对快速和简单。然而,有四个主要的建议被认为是在进一步的工作。首先,检测中异常数据的指导方针是必要的。而在定量结果,可以检测和去除离群值,感官评价方法不能提供健壮的方法,可以被应用。然而,每个配置后的残差给GPA (46)显示出较大的差异最重要的(低残留)和最不重要的配置(高残留)。这些残差可以提供异常值检测的可能性113年]。其次,主导组件的问题需要解决。知觉的PC1模型在研究2和3中很主要,也就是说,大于60%的方差解释道。这可能会导致损失的信息组件的低解释方差,最后一个不完整的理解感知机制。第三,可靠性方面的解释感官知觉空间的分析和外部偏好映射需要进一步考虑。目前,GPA的结果和按照图表可以基于一个研究员的构造解释。例如,在面访数据驱动的分析(例如,扎根理论、内容分析),被认为是使用可靠性方面评分者间信度估计多个独立研究和评论(114年]。类似的过程需要考虑提高可靠性的解释结果的GPA和EPM图表。第四,不同的方法所带来的影响的分析需要调查。比较的GPA和Kunert Quannari的方法(76年返回一个更强的GPA模型普罗克汝斯忒斯为广义解释的方差分析。相同的调查需要完成外部偏好的方法映射(PREFMAP,请)理解异同和最小化不同方法对结果的影响。

最后,系统对比OPQ和现有方法需要提供指导方针,一个有效的使用这些方法的实践者。调查方面的比较,OPQ可以提供一个相对容易的收集和分析过程,但是,另一方面需要多个评估会议。相比之下,面访方法可以需要良好的面试技巧的人员,在分析一个相对缓慢的过程,他们可以一次完成整个研究的参与。系统比较需要验证绩效方面(例如,精度在不同的质量范围,有效性,可靠性和成本),复杂性(例如,易于规划、执行和分析和解释结果),评价因素(例如,数量的刺激,知识的研究人员)(例如,115年- - - - - -117年])。长期目标是支持这些仪器的安全发展的理念理解他们的好处和限制时捕捉深入了解经验丰富的多媒体质量。

确认

MOBILE3DTV项目已经收到资金从欧洲共同体的ICT项目的上下文第七框架计划(fp7/2007 - 2011)根据授权协议。216503年。本文只反映了作者的观点,以及欧洲共同体或其他项目合伙人不承担任何使用这可能是由本文所包含的信息。第二作者的工作由研究生院在以用户为中心的信息技术支持(证券)。

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