[发明专利]基于深层次时空信息的无参考视频质量评价方法

摘要

本发明公开了基于深层次时空信息的无参考视频质量评价方法，包括如下步骤：S1，内容感知特征提取，利用Resnet‑50预训练的深度神经网络，提取顶层的语义层特征后进行聚合，对特征图进行均值聚合与标准差聚合；S2，对时间记忆效应进行建模，在特征整合方面，采用GRU网络对长期依赖关系进行建模，在质量聚合方面，提出主观启发的时间池化模型并将其嵌入到网络中；现有的NR‑VQA方法无法很好地对VQA任务中的长期依赖关系建模，为了解决这个问题，我们求助于GRU，它是带有门控制的递归神经网络模型，能够集成特征并学习长期依赖关系，本发明中使用GRU集成内容感知功能并预测逐帧质量得分。