Orientador: Yuzo IanoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho propõe um método de avaliação objetiva de qualidade de vídeo digital no padrão H.264. Especificamente, o método combina algumas das técnicas clássicas de avaliação de qualidade de vídeo a partir de uma rede de treinamento neural. São apresentados métodos que podem ser aplicados em sistemas de avaliação Full-Reference e Reduced-Reference. Os algoritmos propostos são aplicados a um conjunto de cenas de vídeo H.264 e cada parâmetro de qualidade é calculado. A estimativa da qualidade é realizada a partir de uma função interpoladora utilizando redes neurais, treinadas com uma base de dados subjetiva das sequências trabalhadas. Além disso, é proposto um sistema de avaliação que permite a avaliação de codificadores de vídeo em campo, a partir de um set-top box. Os resultados alcançados mostram valores elevados de correlação, os quais não poderiam ser obtidos pelos métodos trabalhando de forma isoladaAbstract: This dissertation proposes an objective method of digital video quality assessment in H.264 standard. Specifically, the method combines some of the classical techniques of evaluation of video quality with a neural network training. Methods that can be applied in evaluation systems with "Full-Reference" and "Reduced-Reference" are listed. The algorithms are applied to a collection of scenes and each H.264 video quality parameter is calculated. The estimation of quality is processed from an interpolating function using neural networks trained with a data base of respective subjective sequences. Furthermore, we propose an evaluation system which enables evaluation of video encoders in the field, from a set-top box. The results show high correlation values, which could not be obtained by the methods working in isolationMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétrica