Esta Tese propõe duas métricas objetivas para avaliar a percepção de qualidade de vídeos sujeitos a degradações de transmissão em uma rede de pacotes. A primeira métrica usa apenas o vídeo degradado, enquanto que a segunda usa os vídeos de referência e degradado. Esta última é uma métrica de referência completa (FR - Full Reference) chamada de QCM (Quadratic Combinational Metric) e a primeira é uma métrica sem referência (NR - No Reference) chamada de VQOM (Viewing Quality Objective Metric). Em particular, o procedimento de projeto é aplicado à degradação de variação de atraso de pacotes (PDV - Packet Delay Variation). A métrica NR é descrita por uma spline cúbica composta por dois polinômios cúbicos que se encontram suavemente num ponto chamado de nó. Para o projeto de ambas métricas, colhem-se opiniões de observadores a respeito das sequências de vídeo degradadas que compõem o conjunto. A função objetiva inclui o erro quadrático total entre as opiniões e suas estimativas paramétricas, ainda consideradas como expressões algébricas. Acrescentam-se à função objetiva três condições de igualdades de derivadas tomadas no nó, cuja posição é especificada dentro de uma grade fina de pontos entre o valor mínimo e o valor máximo do fator de degradação. Essas condições são afetadas por multiplicadores de Lagrange e adicionadas à função objetiva, obtendo-se o lagrangiano, que é minimizado pela determinação dos coeficientes subótimos dos polinômios em função de cada valor do nó na grade. Finalmente escolhe-se o valor do nó que produz o erro quadrático mínimo, determinando assim os valores finais para dos coeficientes do polinômio. Por outro lado, a métrica FR é uma combinação não-linear de duas métricas populares, a PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) e a SSIM (Structural Similarity Index). Um polinômio completo de segundo grau de duas variáveis é usado para realizar a combinação, porque é sensível a ambas métricas constituintes, evitando o sobreajuste em decorrência do baixo grau. Na fase de treinamento, o conjunto de valores dos coeficientes do polinômio é determinado através da minimização do erro quadrático médio para as opiniões sobre a base de dados de treino. Ambas métricas, a VQOM e a QCM, são treinadas e validadas usando uma base de dados, e testadas com outra independente. Os resultados de teste são comparados com métricas NR e FR recentes através de coeficientes de correlação, obtendo-se resultados favoráveis para as métricas propostas.

This dissertation proposes two objective metrics for estimating human perception of quality for video subject to transmission degradation over packet networks. The first metric just uses traffic data while the second one uses both the degraded and the reference video sequences. That is, the latter is a full reference (FR) metric called Quadratic Combinational Metric (QCM) and the former one is a no reference (NR) metric called Viewing Quality Objective Metric (VQOM). In particular, the design procedure is applied to packet delay variation (PDV) impairments, whose compensation or control is very important to maintain quality. The NR metric is described by a cubic spline composed of two cubic polynomials that meet smoothly at a point called a knot. As the first step in the design of either metric, the spectators score a training set of degraded video sequences. The objective function for designing the NR metric includes the total square error between the scores and their parametric estimates, still regarded as algebraic expressions. In addition, the objective function is augmented by the addition of three equality constraints for the derivatives at the knot, whose position is specified within a fine grid of points between the minimum value and the maximum value of the degradation factor. These constraints are affected by Lagrange multipliers and added to the objective function to obtain the Lagrangian, which is minimized by the suboptimal polynomial coefficients determined as a function of each knot in the grid. Finally, the knot value is selected that yields the minimum square error. By means of the selected knot value, the final values of the polynomial coefficients are determined. On the other hand, the FR metric is a nonlinear combination of two popular metrics, namely, the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and the Structural Similarity Index (SSIM). A complete second-degree two-variable polynomial is used for the combination since it is sensitive to both constituent metrics while avoiding overfitting. In the training phase, the set of values for the coefficients of this polynomial is determined by minimizing the mean square error to the opinions over the training database. Both metrics, the VQOM and the QCM, are trained and validated using one database and tested with a different one. The test results are compared with recent NR and FR metrics by means of correlation coefficients, obtaining favorable results for the proposed metrics.