文件名称:
基于三维卷积神经网络的无参考视频质量评价
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：为了在不借助参考视频的条件下准确评价失真视频质量，提出一种应用三维卷积神经网络提取失真视频时空域特征的通用型无参考视频质量评价算法。在视频质量库上训练卷积神经网络模型3D ConvNets，使3D ConvNets学习到与视频失真程度相关的特征；应用3D ConvNets对输入的失真视频进行特征提取，对提取得到的质量特征先后进行L2范数规则化和主成分分析以防止过拟合并去除冗余特征；使用线性支持向量回归根据视频质量特征预测失真视频的质量分数。实验结果表明，本文算法能够较为准确地评价多种视频失真类型，并且在更换测试视频库后依然保持较高的评价准确度，同时算法评价视频质量的计算复杂度极低。
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