ChipQA: 공간-시간 칩을 통한 비참조 영상 품질 예측

우리는 참조 영상이 없는 영상 품질 평가(No-Reference Video Quality Assessment, VQA)를 위한 새로운 모델을 제안한다. 본 연구에서는 움직임을 \textit{암묵적으로} 포착하는 방향을 따라 영상 데이터를 국소적으로 자른, 새로운 개념의 공간-시간(Space-Time, ST) 조각인 '공간-시간 칩(Space-Time Chips, ST Chips)'을 사용한다. 먼저 시각적 감각을 기반으로 한 밴드패스 및 정규화 모델을 통해 영상 데이터를 처리한 후, 자연 영상 통계의 매개변수 모델과 얼마나 잘 일치하는지에 따라 방향성을 갖춘 ST Chips를 선택한다. 본 연구에서는 이러한 통계를 설명하는 매개변수들이 참조 영상 없이도 영상 품질을 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 보여준다. 제안하는 방법은 ST 영상의 자연스러움을 암묵적으로 모델링하고, 자연스러움에서의 편차도 반영한다. 우리는 여러 대규모 VQA 데이터베이스에서 모델을 학습하고 검증하여, 움직임 계산을 요구하지 않으면서도 낮은 비용으로 최신 기술 수준의 성능을 달성함을 보였다.