本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻圖像失真檢測(cè)及分類

  更多相關(guān)文章： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征學(xué)習(xí) 視頻圖像失真 分類檢測(cè)

【摘要】：為了檢測(cè)不同失真類型的視頻圖像,實(shí)現(xiàn)對(duì)失真視頻圖像的分類處理,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻圖像失真檢測(cè)及分類方法。將視頻圖像分割成較小的圖像塊作為輸入;然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)學(xué)習(xí)特征,引入正負(fù)例均衡化和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率減緩過(guò)擬合和局部最小值問(wèn)題,由softmax分類器預(yù)測(cè)圖像塊的失真類型;最后采用多數(shù)表決規(guī)則,得到視頻圖像的預(yù)測(cè)類別。采用仿真標(biāo)準(zhǔn)圖像庫(kù)(LIVE)和實(shí)際監(jiān)控視頻庫(kù)對(duì)該方法進(jìn)行性能測(cè)試,前者的總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到92.22%,后者的總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到92.86%。整體的分類準(zhǔn)確率高于已有的其他三種算法。引入正負(fù)例均衡化和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率后,CNN的分類準(zhǔn)確率得到明顯提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能主動(dòng)學(xué)習(xí)圖像質(zhì)量特征,提高失真視頻圖像分類檢測(cè)的準(zhǔn)確率,通用于任意失真類型的視頻圖像分類檢測(cè),具有較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)用性。
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征學(xué)習(xí) 視頻圖像失真 分類檢測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61375017) 湖北省高等學(xué)校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃資助項(xiàng)目(T201202)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛普及和網(wǎng)絡(luò)視頻用戶規(guī)模的快速增長(zhǎng),人們?cè)絹?lái)越多地使用視頻圖像來(lái)表示和傳達(dá)信息。然而視頻圖像的質(zhì)量會(huì)因設(shè)備受損、攝像頭抖動(dòng)或環(huán)境因素等的影響而引入各種失真問(wèn)題,如曝光量設(shè)置不當(dāng)引起的圖像過(guò)亮或過(guò)暗異常、設(shè)備焦距失調(diào)導(dǎo)致的圖像模糊、

【相似文獻(xiàn)】

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