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Netflix presenta una herramienta de código abierto para analizar la calidad de los videos
Netflix ha presentado una herramienta que ellos usan para su método Video Multimethod Assessment Fusion (VMAF), capaz de determinar la percepción del usuario frente a un vídeo específico.
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Disponible en github, Netflix la describe como una herramienta ideal para tener en cuenta aspectos relacionados con varias variables que generan una sensación de calidad no basada en las variables existentes en el archivo y sí en la percepción real de calidad.
La aplicación ha sido desarrollada en colaboración con el Prof. C.-C. J. Kuo y su grupo en la Universidad del Sur de California, predice la calidad subjetiva mediante la combinación de múltiples métricas de calidad, aunque de momento solo se basa en tres:
– Información Visual Fidelity (VIF): métrica de calidad de imagen que se mide como una pérdida de fidelidad combinando cuatro escalas.
– Pérdida detalle Métrico (DLM): métrica basada en la lógica de medir por separado la pérdida de datos que afecta a la visibilidad de contenido, y el deterioro redundante que distrae la atención del espectador.
– Movimiento: medida de la diferencia temporal entre las tramas adyacentes.
Excelente solución para que otras empresas la adopten a la hora de exportar el video de sus plataformas.
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