【摘要】：本文通過簡(jiǎn)化視頻質(zhì)量評(píng)估中人眼感知模型的復(fù)雜性,提出了一種新的無參考視頻質(zhì)量評(píng)估模型.首先通過分別抽取視頻的空間域和時(shí)間域特征,然后按照視頻局部塊、視頻幀、視頻段等從細(xì)到粗的不同粒度,模擬人眼感知特性進(jìn)行多重加權(quán)匯聚,最終得到整段視頻的特征向量描述.本方法以支持向量回歸器為評(píng)估模型訓(xùn)練工具,通過有監(jiān)督的視頻樣本庫(kù)訓(xùn)練,以無參考方式完成未知視頻的質(zhì)量評(píng)估.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該評(píng)估算法的性能不但要優(yōu)于當(dāng)前已知最經(jīng)典的無參考評(píng)估算法Video BLLINDS,而且與部分參考評(píng)估算法相當(dāng).
[Abstract]:By simplifying the complexity of human eye perception model in video quality assessment, a new non-reference video quality assessment model is proposed in this paper. Firstly, the spatial and temporal features of the video are extracted, and then, according to the different granularity of local blocks, video frames and video segments from fine to coarse, the multi-weighted convergence of human eye perception is simulated. Finally, the feature vector description of the entire video is obtained. In this method, support vector regression (SVM) is used as a training tool to evaluate the quality of unknown video by training a supervised video sample base. The experimental results show that the performance of this algorithm is not only better than that of Video BLLINDS, but also comparable to that of some reference evaluation algorithms.
【作者單位】： 中國(guó)人民解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院;電子科技大學(xué)外國(guó)語學(xué)院;
【基金】：光電控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和航空科學(xué)基金聯(lián)合資助項(xiàng)目(No.20125286005) 國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金(No.61501509)
【分類號(hào)】：TP391.41

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