广义分数分布：一种精确描述体验质量主观实验响应的双参数离散分布
多媒体
2022-10-07 v1
摘要
多媒体质量评估（MQA）实验的主观响应 conventionally 采用不适合其所代表数据类型的方法进行分析。此外，获取主观响应耗费大量资源。因此，一种允许复用现有响应的方法将是有益的。应用不当的数据分析方法会导致难以解释的结果，这助长了错误结论的得出。基于现有主观响应进行构建具有资源友好性，并有助于开发基于机器学习（ML）的视觉质量预测器。我们表明，使用离散模型分析 MQA 主观实验的响应是可行的。我们指出，我们提出的广义分数分布（GSD）恰当地描述了典型 MQA 实验中观察到的响应分布。我们强调了 GSD 参数的可解释性，并指出在自助法（bootstrapping）方面，GSD 优于基于样本经验分布的方法。我们证明，在拟合优度和自助法能力两方面，GSD 均胜过最先进的模型。为完成上述工作，我们分析了来自 30 多个主观实验的逾一百万条主观响应。此外，我们通过 GitHub 仓库 https://github.com/Qub3k/subjective-exp-consistency-check 提供了实现 GSD 模型及相关分析的代码。
引用
@article{arxiv.2202.02177,
title = {Generalised Score Distribution: A Two-Parameter Discrete Distribution Accurately Describing Responses from Quality of Experience Subjective Experiments},
author = {Jakub Nawała and Lucjan Janowski and Bogdan Ćmiel and Krzysztof Rusek and Pablo Pérez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.02177},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 6 figures. Under review in IEEE Transactions on Multimedia