背景
短视频格式、内容与长视频不同，需要引入新的质量评估方法。作者构建了一个新的用于质量评估的数据集，提出了新的质量评估方法。
如下图所示，短视频有不同的格式、有模糊、噪声、编码等各种畸变。
KVQ 数据集
通过快手平台选择多样化的短视频样本，提取多个质量特征，并进行严格的数据清洗和一致性评分，构建了一个可靠的短视频质量评估数据集。先选600个数据，再对600个数据做处理（减小畸变、局部or全局、转码）获取3600个视频。
视频选择
- 视频类型：选择了涵盖多种内容类型的视频，包括但不限于娱乐、教育、新闻等，以保证数据集的多样性。
- 视频质量：视频的质量从高到低不等，包含了清晰度高、存在模糊、块效应、噪声等不同质量特征的视频，确保能够全面评估不同质量水平的视频。
特征提取
- 锐度：测量视频的清晰度，评价其细节表现能力。
- 块效应：检测视频压缩后出现的方块伪影。
- 模糊度：评价视频的模糊程度，检测失焦或运动模糊。
- 色彩度：评估视频色彩的饱和度和鲜艳度。
- 复杂度：分析视频内容