VR 视频识别率测试方案

Posted 2021-05-02 腾讯移动品质中心TMQ

导语

VR眼镜层出不穷，VR 应用如雨后春笋，它们消费的内容主要有图片，视频和游戏3种。当前优酷，搜狐，乐视，爱奇艺，Youtube等比较大的视频网站，都推出了VR视频专区，各种比较小的专注VR视频的网站多不胜数，其中比较有名的有Utovr，591vr等。用户在使用QQ手机浏览器（android）过程中视频的播放量很大，其中不可避免的会有VR视频。

VR视频一般是mp4格式，与普通视频无异。mp4视频里面并没有标记这是一个普通视频，还是一个VR视频。一般网站或者应用里面区分VR视频的做法是，在后台的数据库里面有个字段标记。但是QQ浏览器里面的播放器只能拿到一个视频的URL，无法知道这是一个普通视频还是VR视频，所以播放的时候只能按照普通视频去渲染。

VR视频眼镜播放模式（可以转动手机查看周围）

VR视频普通播放模式

如何判断视频是不是VR视频

VR视频截图

普通视频截图

算法存在的问题

通过上面的介绍，知道这个算法是根据图片边缘相似性得到结果，出于效率的考虑检查的图片数量和检查的粒度不能设置太高，那么它得到的结果会有两个不可避免的问题：将VR视频识别为普通视频；将普通视频识别为VR视频。如以下示例：

VR视频被识别为普通视频（画面昏暗的视频很容易误判）

普通视频被识别为VR视频（边缘相似度较高的普通视频）

对于这样一个计算概率性的算法，需要找到尽量多的失败用例，然后根据失败的特点来改进算法。为了发现失败用例，需要一个很大的测试集，这个测试集合里面包含了一个VR视频集合，以及一个普通视频的集合。这个集合的作用是尽量使VR视频正确识别，又要保证普通视频不会被识别为VR视频。这个集合最好还要易于增加测试源，用来验证算法的有效性。

测试集的建立

最开始测试集合是到网络上下载VR视频，保存到本地，然后用来测试验证。这种方式的优点是测试的速度很快，因为都是本地视频。但是缺点也很明显，VR视频的size太大（5 分钟的视频经常会上 G）本地保存比较麻烦；每次去网上找下载太耗时，不容易增加，而且容易重复。

现在的测试集合保存的是视频网页的网址，网址有爬虫爬取。当前做了12个网站的爬虫，基本包含了国内主流的视频网站和VR 视频网站。

支持的主流网站（source表）

测试过程中如果发现有的视频源已经失效，需要在video表中标记无效，不用删除视频源，避免下次再次加入。如果是自动化能识别的失效可以自动化标记（如：视频已经下线跳转到404页面），否则需要人工根据测试结果标记。

测试集合内的视频（video 表）

当前测试集合的VR视频数量有2500个，普通视频数量有7000 个，由于现在的测试工具尚不支持https的测试源，所以有些视频还没有测试过。

测试准备

有了爬虫就可以建立测试集，有了测试集还需要测试工具。测试工具是开发提供的一个exe程序，程序的调用方式：VideoDetector.exe -c 30 -u http://www.xxx.mp4 ，调用后的返回结果是视频为VR视频的概率，如果出错返回 -1。

测试集和测试结果都保存在数据库中，数据库中有 4 张表。上面已经介绍了source和video表，分别支持的网站和爬虫爬取的视频网页。还有一个task表，用来记录每次测试的结果，另外还有一个result表，用来记录每个视频的测试结果。

测试结果（task 表）

具体视频的结果（result 表）

测试流程

测试成效

以上是最近的一次测试结果，更新算法后，验证 VR 视频的成功率提升了 20%，验证非 VR视频的成功率下降了 3%。 使用该方案后，能快速了解算法对视频识别率的影响，并能方便获取失败用例，用来改进算法。

对于 VR 视频的检测，你是否有更好的方法呢？

欢迎留言探讨。

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