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Netflix mejorando calidad de video


Siempre los cambios son buenos entonces por eso Netflix está implementando una serie de herramientas las cuales nos servirán para poder disfrutar del contenido que nos brinda esta grandiosa plataforma de entretenimiento para toda nuestra familia.

Como todos sabemos Netflix soporta una serie de dispositivos que van desde: consolas de videojuegos,  computadoras, tabletas, Smartphone y Smart TV, lo que resulta en muy diversas condiciones de visión para los usuarios de este servicio. Las condiciones en que consumimos este servicio y la pantalla pueden afectar significativamente la percepción de la calidad. Por ejemplo, un usuario de Netflix viendo una película codificada 720 a 1 Mbps en una pantalla 4K de 60 pulgadas de TV puede tener una percepción muy diferente de la calidad de esa misma corriente si estuviera en su lugar visto en un smartphone de 5 pulgadas. La corriente NFLX Vídeo cubre una sola condición de visión  ver la televisión a una distancia normalizada. Para profundizar VMAF, están llevando a cabo pruebas subjetivas en otras condiciones de visión. Con más datos, podrían generalizar el algoritmo de tal manera que las condiciones de visualización (tamaño de pantalla, la distancia de la pantalla, etc.).

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Todo este cambio lo está realizando en conjunto para traer contenido de mejor calidad según la demanda de cada uno de sus suscriptores, es por eso que está implementando una serie de estudios a través de pruebas.

Netflix actualmente implemento una medición llamada VMAF la cual calcula las puntuaciones de calidad en una base por-marco. Por ejemplo, una puntuación de más de una escena, una puntuación de más segmentos de tiempo regulares, o una puntuación para una película entera es deseable. Sin embargo, este método tiene el riesgo de “ocultar” marcos de mala calidad. Un mecanismo de agrupación temporal perceptivamente precisa para VMAF y otras métricas de calidad sigue siendo un problema abierto y desafiante.

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Desafortunadamente, la calidad de las fuentes de vídeo puede no ser consistente a través de todos los títulos del catálogo de Netflix. Fuentes entran en nuestro sistema en un rango de resoluciones desde SD hasta 4K. Incluso con la misma resolución, la mejor fuente disponible puede sufrir de ciertas deficiencias de calidad de vídeo. Debido a esto, puede ser inexacto comparar (o resumir) las puntuaciones VMAF través de los diferentes títulos. Después de todo, cuando los usuarios ven un programa de Netflix, que no tienen ninguna referencia, distinta de la imagen entregada a su pantalla. Les gustaría tener una forma automatizada para predecir lo que la opinión que se forman sobre la calidad del vídeo que les fue dado, teniendo en cuenta todos los factores que contribuyeron al vídeo presentado final sobre esa pantalla.

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La mejora de los estándares de compresión de vídeo y tomar decisiones inteligentes en los sistemas de codificación de prácticas es muy importante en el panorama de Internet hoy en día. Los miembros de Netflix creen que el uso de la métrica tradicional y la percepción humana puede obstaculizar los avances reales en la tecnología de codificación de vídeo. Por eso al implementar esta prueba llamada VMAF sería un intento de abordar este problema. De manera similar a cómo la industria trabaja en conjunto en el desarrollo de nuevos estándares de vídeo, que invitan a la comunidad a colaborar abiertamente en la mejora de las medidas de calidad de vídeo, con el objetivo final del uso de ancho de banda más eficiente y de vídeo visualmente agradable para todos.

Esto va traer mejoras a este servicio que en todo el mundo se usa actualmente y se disfruta en cualquier dispositivo desde la palma de nuestras manos hasta en la comodidad de nuestro hogar.

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