Navegando por Assunto "Peak signal-to-noise ratio (PSNR)"

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Acesso aberto (Open Access)
Uma Análise do uso de informacões multiescala no mapeamento da PSNR para pontuacão perceptual
(Universidade Federal do Pará, 2019-11-18) GONÇALVES, Luan Assis; ZAMPOLO, Ronaldo de Freitas; http://lattes.cnpq.br/9088524620828017; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
A previsão da qualidade visual é crucial nos sistemas de imagem e vídeo. Métricas de qualidade de imagem com base no erro quadrático médio prevalecem em diversas aplicacões, apesar de apresentarem baixa correlacão¸ com a percepção visual humana, devido à sua simplicidade matemática. As últimas realizacões na área sustentam que o uso de redes neurais convolucionais (CNN) para avaliar a qualidade visual perceptiva é uma tendência clara. Resultados em outras aplicacões, como deteccão de desfoque e remocão de chuva, indicam que a combinacão de informacões de diferentes escalas melhora o desempenho da CNN. No entanto, até onde sabemos, a melhor maneira de incorporar informacões em várias escalas na caracterizacão da qualidade visual ainda é uma questão em aberto. Assim, neste trabalho, investigamos a influência do uso de informacões em várias escalas para prever a qualidade perceptual de imagens. Especificamente, propomos uma rede densa de fluxo único que estima um parâmetro espacialmente variável da funcão logística usada para mapear valores de métricas objetivas de qualidade visual para as notas subjetivas de qualidade visual através da imagem de referência. O método proposto alcançou uma reducão de 36,37% e 69,45% para o número de parâmetros e de operacões de ponto flutuante por segundo, respectivamente, e seu desempenho é comparado com o estado da arte, usando um banco de dados de imagens disponível publicamente.
Acesso aberto (Open Access)
Metodologia de predição de perda de propagação e qualidade de vídeo em redes sem fio indoor por meio de redes neurais artificiais
(Universidade Federal do Pará, 2018-02-27) CRUZ, Hugo Alexandre Oliveira da; CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/2265948982068382
Esta dissertação apresenta uma metodologia que visa auxiliar o planejamento de sistemas de redes sem fio indoor, que requerem o conhecimento prévio dos ambientes nos quais serão implantados. Assim, é necessário precisão na análise do sinal por meio de uma abordagem empírica estatística, que leva em consideração alguns fatores que influenciam na propagação do sinal indoor: arquitetura dos prédios; disposição de móveis no interior dos compartimentos; números de paredes e pisos de diversos materiais, além do espalhamento das ondas de rádio. A metodologia adotada é baseada em medições com uma abordagem cross-layer, que demonstra o impacto da camada física em relação à camada de aplicação, com o objetivo de prever o comportamento da métrica de Qualidade de Experiência (QoE), chamada de Peak signal-to-noise ratio (PSNR), em transmissões de vídeo em 4k em redes sem fio 802.11ac, no ambiente indoor. Para tanto, foram realizadas medições, que demonstram como o sinal/vídeo se degrada no ambiente estudado, sendo possível modelar esta degradação por meio de uma técnica de inteligência computacional, chamada Redes Neurais Artificiais (RNA), na qual são inseridos parâmetros de entrada como, por exemplo, a distância do transmissor ao receptor e o número de paredes atravessadas a fim de predizer perda de propagação e perda de PSNR. Para avaliar a capacidade de predição dos métodos propostos, foram obtidos os valores dos erros Root Mean Sqare (RMS) entre os dados medidos e os preditos, pelo os métodos de predição perda de propagação e perda de PSNR, sendo os valores respectivos 2,17 dB e 2,81 dB.