Cuando algunas veces procedemos a ver algún vídeo comprobamos cómo pese a tener unas cifras fantásticas en lo que se refiere a resolución la calidad no se corresponde con estos números. Una imagen que no se vea nítida u ofrezca defectos en las transiciones u otros fallos. ¿Pero no decíamos que las cifras eran de escándalo?
Esta diferencia de apreciación puede deberse a una gran cantidad de factores que van desde el método elegido para la compresión hasta incluso los límites de nuestra red en el caso de hacer uso de vídeos en _streaming_. Por lo tanto las cifras son una cosa y lo que percibimos nosotros es otra bien distinta.
En este sentido Netflix ha ideado un método para comprobar y medir la calidad de esos vídeos pero cómo si fuésemos nosotros mismos los que los estuviéramos viendo. El canal para vídeo en _streaming_ piensa que así puede lograr un método más eficaz para medir la calidad del vídeo.
La herramienta recibe el nombre de Video Multimethod Assessment Fusion (VMAF) y gracias a la misma se puede determinar como el usuario percibe un vídeo. Se trata de medir como el vídeo en cuestión es percibido de forma real por los usuarios y alejarse de los números fríos que reflejan las cualidades del mismo.
Para llevar a cabo cual es la percepción del usuario frente a un vídeo en concreto VMAF combina 3 métricas de calidad: fidelidad visual, pérdida de detalle y efectos de movimiento.
- Fidelidad Visual (Información Visual Fidelity o VIF): métrica de calidad de imagen que se mide como una pérdida de fidelidad combinando cuatro escalas.
- Pérdida de detalle (DLM): métrica basada en la lógica de medir por separado la pérdida de datos que afecta a la visibilidad de contenido, y el deterioro redundante que distrae la atención del espectador.
- Efectos de Movimiento: medida de la diferencia temporal.
Se trata de medir unas variables por medio de las cuales puede cambiar la sensación de calidad respecto a un vídeo y que nada tiene que ver con los datos de compresión del archivo. Una forma un tanto subjetiva de medir la calidad.
Además este _software_ de Netflix es de código abierto y se puede conseguir en Github por parte de otras empresas para que estas puedan de igual forma probar sus vídeos y solucionar los problemas que pueden generarse.
Vía | Netflix
