[发明专利]一种基于深度学习的无参考视频质量评价方法在审
| 申请号： | 202110534076.2 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113411566A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 周晓飞;费晓波;张继勇;颜成钢 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | H04N17/00 | 分类号： | H04N17/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无参考视频质量评价方法。本发明方法包括预训练的卷积神经网络，融合时域特征的双向GRU网络和视频质量预测网络。首先，预训练的卷积神经网络提取每一帧的内容感知特征，用全局池化对特征进行处理，丢弃冗余信息，保存变化信息。然后采用全连接层对特征降维，用双向GRU网络融合前后的时域特征。最后，利用全连接层计算帧质量分数，再汇集整体视频质量，产生预测分数。本发明提供的网络模型充分有效地考虑到视频的内容依赖性和时间滞后效应来实现对视频质量分数的评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 参考 视频 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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