Netflix VMAF。 Zond の VMAF を使用してビデオ品質を測定する方法

人間の視覚モデリングは、品質指標である VMAF (Video Multi-Assessment Fusion) の機械学習と組み合わされています。これは、主題に関係なく一貫したスコアを提供し、人間の知覚と強い相関関係を示します。 Netflix は、その汎用性のおかげで、ビデオ品質の監視やエンコードの最適化などの分野で VMAF を広範囲に活用してきました。

PSNRやSSIMなどの既存の指標は人間の知覚を反映しておらず、Netflixは「これらの指標は観察者からのDMOS評価を一貫して予測するスコアを提供できない」ことを発見した。 DMOS は、Differential Mean Opinion Score (差分平均オピニオン スコア) であり、主観的なテストで得られる人間のスコアです。

新しいメトリクスは、複数の基本的な品質メトリクスを組み合わせ、それらを機械学習アルゴリズム、特にサポート ベクター マシン (SVM) リグレッサーと融合することによって機能します。

VMAF 値の範囲は品質 0 ～ 100 で、0 が最悪、100 が最高です。どの VMAF 値を目標にすべきかについての情報を見つけるのは難しいですが、Real Networks がこのテーマに関するホワイト ペーパーを執筆したところ、VMAF 93 を目標とするのは適切な値であるが、平均が 90 を超えるものはすべて良好に見えることがわかりました。

VMAF スコアの最高値が 95 を超えている場合は、視聴者が気付かないほどのビデオ品質にデータを費やしていることになります。そのため、VMAF 95 は、高品質の素材のクリエイターにとって良い目標となります。 YouTube や Facebook などの Web サイトは、84 ～ 92 の VMAF で UGC および同様のコンテンツを生成します。

Zond 265 は、各フレームの品質メトリックを提供し、処理されたすべてのフレームの平均値も出力します。これにより、次の方法で平均メトリック値を取得できるようになります。

• プレビュー ウィンドウに表示される個々のフレームの場合。
• 特定の範囲のフレームの場合: 特定のフレームに移動し、必要なセグメントを再生します。
• ファイル全体の場合: ボタンをクリックしてすべてのフレームを分析します。

MSSIM および PSNR メトリクスの場合、平均値が自動的に表示されます。フレームの VMAF メトリック値を取得するには、「計算」ボタンをクリックするだけです。 VMAF メトリックを使用してビデオ セグメントの品質を評価する場合は、そのセグメント内の各フレームの VMAF 値を計算します。

あるいは、開始フレーム番号とフレーム数を指定して、セグメントの品質メトリックを含むレポートを生成することもできます。

Zond 265 は、強力なビデオ分析および最適化プログラムであり、受信ビデオ ファイルの形式とサイズに対して柔軟なアプローチを提供します。幸いなことに、Zond 265 では入力ファイルのサイズに制限がないため、小さなクリップから大きなファイルまで、さまざまなサイズのビデオ ファイルを分析できます。

サポートされているフォーマットに関しては、Zond 265 は幅広い互換性を備えており、さまざまなビデオ フォーマットを扱うことができます。エレメンタリ ビデオ ストリーム H.265 / HEVC、EVC、H.264 / AVC、AV1 (AO メディア ビデオ)、 HEVC / H.265 および AVC / H.264 ビデオ用の MPEG-2 トランスポート ストリーム、HEVC / H.265 を備えた MP4 (MPEG-4 Part 12)、AVC / H.264 および AV1 ビデオ ストリーム。

• Zond 265 を起動し、ファイルを開きます。
• 「品質」タブに移動します。
• 「参照ファイルを開く」を押して、YUV データを含むファイルを選択します。
• 現在のフレームの VMAF 値を計算するには、«計算» ボタンを押します。