MÉTODOS OJETIVOS PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE VIDEO EMPLEANDO DEEP LEARNING

Resumen

Los métodos objetivos de la evaluación de la calidad de video sin referencias posibilitan la identificación de degradaciones y ruidos contenidos en videos, que son producidos por diversos factores externos presentes en el contexto de diferentes procesos de telecomunicaciones: adquisición, compresión, procesamiento o transmisión. El proceso de identificación de degradaciones en video resulta indispensable para lograr el mejoramiento de su calidad y tiene importancia para otros procesos que deben ejecutarse ulteriormente, tales como: detección y reconocimiento de objetos, o simplemente la reproducción de videos con una calidad superior. Los métodos de evaluación de la calidad de videos han evolucionado desde la etapa en que se realizaba únicamente a partir de la evaluación perceptual o subjetiva de la calidad basado en la experiencia de expertos, hasta la etapa actual en la que predominan los métodos objetivos que emplean técnicas de inteligencia artificial que realizan el análisis a partir del aprendizaje automático y son diseñados empleando las redes neuronales convolucionales. Estos procesos son bio-inspirados dado que emulan el modo en el que el cerebro humano identifica ruidos y distorsiones en las secuencias de video. Este artículo resume el estudio del estado del conocimiento científico en el campo de los métodos de evaluación de la calidad de video basados en el aprendizaje profundo, que han sido desarrollados en el lustro más reciente por la comunidad científica internacional, pretendiendo ampliar las potencialidades para la ejecución del proceso en circunstancias en las que se requiere gestionar grandes volúmenes de información audiovisual en tiempo real.