Hodnocení kvality obrazu mluvčího znakového jazyka

Abstract

Tato bakalářská práce se ve svém teoretickém základu věnuje rozebíraní modelu lidského zrakového systému HVS, který je brán v úvahu navrhovanou metodou hodnocení kvality obrazu znakového mluvčího. Po zkoumání celého přehledu různých objektivních metod a metrik byla zvolena a podrobně zpracována metrika MSSIM. Daná metrika se používá při návrhu a realizaci objektivní metody hodnocení kvality obrazu mluvčího znakového jazyka. Nakonec teoretická část se uzavře řešením dělení sledovaného obrazu s mluvčím znakového jazyka na oblastí zájmu neslyšících. V praktické části práce se navrhne, následovně se realizuje a ověří objektivní metoda hodnocení kvality videosekvence mluvčího znakového jazyka. K naprogramování metody je použito prostředí MATLAB. Metoda k získání výsledných hodnot používá metriku MSSIM, toleruje lidský zrakový system a bere v úvahu dělení obrazu na oblasti zájmu. Navržená metoda je otestována pomocí série videosekvencí, které obsahují mluvčího znakového jazyka. Videosekvence mají různou bitovou rychlost a nastavené parametry. Na výstupu výsledné hodnoty těchto testů jsou porovnány s původními subjektivními testy, které taky slouží ke kalibraci metody.

Bachelor's thesis is in its theoretical foundation dedicated to dismantling the model of the human visual system HVS, which is taken into account in the proposed method to evaluate image quality of sign language speaker. After searching through the entire overview of different methods and objective metrics, MSSIM metric was chosen and elaborated. This metric has been used to design and implement an objective evaluation method for image quality of a sign language speaker. Finally, the theoretical part was closed with the solution of dividing a picture into areas of interest of sign language speaker. In the practical part of the work a method for evaluating the quality of a movie with a sign language speaker was suggested, subsequently verified and realised. To program this method was used MATLAB. The method to obtain final values was using a MSSIM metric, that tolerates human visual system and takes into account the division of the image and the area of interest. The proposed method is tested on series of movies that include sign language speaker. Movies have different bit rate and setable parameters. The output of resulting values fromf these tests is compared with the original subjective tests, which also serves to calibrate the method.