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[发明专利]基于时空多尺度分析的无参考视频质量评价方法-CN202110589087.0有效
发明人：何立火;汤可凡;高帆;柯俊杰;高新波;路文;张超仑;甘海林 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于时空多尺度分析的无参考视频质量评价方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于时空多尺度分析的无参考视频质量评价模型；对无参考视频质量评价模型进行迭代训练；获取无参考视频的质量评价结果本发明在对无参考视频质量评价模型进行训练和获取质量评价结果的过程中，时空多尺度模块通过下采样得到不同尺度的帧序列局部时空失真特征，时空注意力分析模块对得到的时空失真特征的显著性进行分析，进而获取更为准确待测视频的全局质量表示，避免了现有技术中因为缺失帧序列的失真信息导致视频质量评价准确度较低的技术问题，有效地提高了复杂的无参考多种帧率视频质量评价准确度。
基于时空尺度分析参考视频质量评价方法

[发明专利]超高清视频的无参考质量评价方法-CN201710094776.8在审
发明人：许颖浩;袁政;褚灵伟 -专利权人：上海文广互动电视有限公司
申请日： 2017-02-22 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种超高清视频的无参考质量评价方法，包括以下步骤：步骤1，对视频数据块进行模版平滑滤波；步骤2，对视频数据块进行特征提取，得到对应的低质量视频及其失真测度；步骤3，计算低质量视频的掩模因子；步骤4，利用偏移校准评价视频数据块的质量。本发明的超高清视频的无参考质量评价方法无参考型质量评估算法不需要任何原始图像信息作为参考，因此其实用价值最大。
超高清视频质量评价参考对视频数据质量视频测度原始图像信息视频数据块偏移校准平滑滤波特征提取无参考型质量评估模版算法掩模失真

[发明专利]无参考视频质量评估方法、系统、视频接收器、智能终端-CN202010007770.4有效
发明人：李雷达;陈鹏飞 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-05 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明属于视频处理和计算机视觉技术领域，公开了一种无参考视频质量评估方法、系统、视频接收器、智能终端，将失真视频数据库中的视频按照一定的比例划分为训练集和测试集预处理；载入预训练的权重到构建好的循环嵌套神经网络的骨干网络中，对每个分支循环神经网络进行预训练，获得视频质量评价的先验模型；载入每个分支循环神经网络的权重，利用训练集数据对建立的先验模型网络参数进行微调以获取通用无参考的视频质量评价模型；对于测试集中待测试的视频利用已建立的通用无参考的视频质量评价模型，自动实现失真视频的无参考质量评价。本发明使得网络模型有效地学习到质量相关的时域失真，在面对复杂运动场景的视频能够准确地进行质量预测。
参考视频质量评估方法系统接收器智能终端

[发明专利]无参考视频质量评价方法-CN200810226051.0有效
发明人：栗蔚;叶卫平;何宝宏;徐贵宝;魏凯;杨崑 -专利权人：工业和信息化部电信传输研究所;栗蔚;北京师范大学
申请日： 2008-11-04 - 公布日： 2010-06-16 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种无参考视频质量评价方法，针对现有方法输出的客观MOS值与主观MOS值的相关度不是很高且其预测精度和泛化能力非常弱的问题而发明。本发明提出的方法包括：提取接收端接收到的视频的块效应参数、模糊参数、码率参数；并根据解码后的视频的时域为该视频设置运动复杂度参数；根据块效应参数、模糊参数、码率参数、运动复杂度参数，使用基于支持向量SV本发明适用于不同分辨率的视频，尤其适用于编码器损伤的视频。
参考视频质量评价方法

[发明专利]一种视频质量评估数据处理方法、装置及设备-CN202211483351.3在审
发明人：王寒凝;孙建涛;王江;曾创展;苏洵;齐钰;韩哲;王瑞;刘进;耿丽萍 -专利权人：中国人民解放军61932部队
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供一种视频质量评估数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：提取目标视频的视频特征向量以及所述目标视频中的关键帧；计算所述关键帧的图像模糊度、图像色彩丰富度、图像亮度；采用无参考视频评价算法根据所述视频特征向量、所述关键帧的图像模糊度、图像色彩丰富度、图像亮度确定所述目标视频的视频质量评分。本发明实现了对监控视频的无参考质量评估，同时可得到全面准确的单项质量评估指标，对提高视频质量、评估视频质量提供了全面、精确的参考和理论依据。
一种视频质量评估数据处理方法装置设备

[发明专利]基于自然音视频统计的无参考音视频联合质量评价方法-CN202010171587.8有效
发明人：闵雄阔;翟广涛;杨小康 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明提供了的一种基于自然音视频统计的无参考音视频联合质量评价方法，该方法通过将相关的自然视频统计模型推广至自然音频统计，并进一步构建自然音频及视频联合统计模型，从而实现基于自然音频及视频统计的无参考音视频联合质量评价；包括：构建自然视频统计模型，将自然视频统计模型推广至自然音频统计，利用自然视频统计模型及自然音频统计模型构建自然音频及视频联合统计模型，提取基于自然音频统计、自然视频统计、及自然音视频联合统计的音视频质量特征，特征回归得到最终的音视频联合质量估计；本发明提供的无参考音视频联合质量评价方法，可有效地在原始音频及视频信号未知的情况下估计待测的音视频信号联合质量。
基于自然视频统计参考联合质量评价方法

[发明专利]训练集制备方法及其装置、设备、介质-CN202210751711.7在审
发明人：冯进亨;戴长军 -专利权人：广州欢聚时代信息科技有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本申请涉及视频处理技术领域中一种训练集制备方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：获取预先制备的高质量视频集；调整高质量视频集中的各个高质量视频的分辨率和/或帧率，获得相应的参考视频汇总成参考视频集；调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得相应的降质视频汇总成降质视频集；根据所述参考视频集和降质视频集调用预先训练至收敛的有参考视频质量评估模型，获得降质视频集中各个降质视频对应的质量评分。本申请能够高效制备包含大量的用于监督训练无参考视频质量评估模型的训练样本的训练集。
训练制备方法及其装置设备介质

[发明专利]基于三维卷积神经网络的通用型无参考视频质量评价算法-CN201711291224.2有效
发明人：张淑芳;郭志鹏 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的通用型无参考视频质量评价算法，该方法包括3DConvNets模型训练阶段和质量评价阶段两个部分。与现有技术相比，本发明的基于三维卷积神经网络的通用型无参考视频质量评价算法能够较为准确地评价多种失真类型，并且在面对不同视频库时保持稳定的评价准确度，性能稳定性好，并且质量评价的计算复杂度显著低于目前主流的无参考视频质量评价算法
基于三维卷积神经网络通用型参考视频质量评价算法

[发明专利]用于具有搜索范围切换的帧内块拷贝模式编码的方法及装置-CN202280006720.1在审
发明人：许晓中;赵欣;刘杉 -专利权人：腾讯美国有限责任公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04N19/159 文献下载
摘要：本公开总体上涉及视频编码，以及具体地，涉及帧内块拷贝编码模式。例如，公开了一种用于重建视频流中的视频块的方法。该方法可包括：从视频流中提取至少一个语法元素，至少一个语法元素与视频块的帧内块拷贝IBC预测相关联；确定用于视频块的IBC预测的IBC参考模式，IBC参考模式包括以下之一：无IBC模式、本地参考IBC模式、非本地参考IBC模式、以及本地和非本地参考IBC模式；以及基于IBC参考模式从视频流生成视频块的重建样本。
用于具有搜索范围切换帧内块拷贝模式编码方法装置

[发明专利]基于三维时空特征分解的无参考视频质量评价方法-CN202010944337.3有效
发明人：何立火;高帆;柯俊杰;蔡虹霞;路文;高新波;孙羽晟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维时空特征分解的无参考视频质量评价方法，其步骤为：构建由时空失真特征学习模块、质量回归模块组成的质量预测网络，生成无参考的训练数据集和测试数据集，训练时空失真特征学习模块和质量回归模块，输出测试集中每个失真视频的质量评价分数值。本发明用于从输入的失真视频中准确且高效地提取时空域内容的质量感知特征，在网络的输出端得到对应的预测质量分数，具有评价无参考视频质量时结果更加准确、应用更广泛的优点。
基于三维时空特征分解参考视频质量评价方法

[发明专利]一种人脸视频图像质量寻优方法、系统及设备-CN201811632469.1在审
发明人：张丽君;邵枭虎;高敏;徐卉;杨飞;石宇;周祥东;程俊;罗代建 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸视频图像质量寻优方法，该寻优方法包括：采集包含人脸的视频序列；提取所述视频序列中的目标人脸图像；对所述目标人脸图像进行无参考质量评估。利用帧间差分法提取所述视频序列中的目标人脸图像。本发明对于视频序列图像进行无参考的质量评估，对同一身份的每张图片给出质量分数，实现对优质图像的筛选和质量低劣图像的滤除。
目标人脸图像视频序列寻优人脸视频图像质量评估视频序列图像系统及设备帧间差分法优质图像质量分数参考滤除人脸采集筛选图像身份图片

[发明专利]一种基于生成对抗网络的无参考视频质量评价方法及装置-CN202010161674.5有效
发明人：桑庆兵;朱泽;殷莹;孙俊;吴小俊 -专利权人：江南大学
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于生成对抗网络的无参考视频质量评价方法，其无需原始视频信息，方法简单，适用范围广，且分类准确率高。首先利用生成对抗网络恢复失真视频帧块的分辨率，然后将失真视频帧块和与其对应的复原的视频帧块的显著图作为输入送入到视频质量评价网络，对失真视频帧块的质量进行评价。同时本发明还公布了一种基于生成对抗网络的无参考视频质量评价装置。
一种基于生成对抗网络参考视频质量评价方法装置

[发明专利]无参考视频质量评估方法及装置-CN201910812284.7在审
发明人：许延;吴英迪;杨波;桂丽;张秩惟;秦岩 -专利权人：中国信息通信研究院
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种无参考视频质量评估方法及装置，该方法包括：获取待评估视频序列；提取待评估视频序列中每帧图像的像素特征；将每帧图像的像素特征输入训练好的神经网络模型进行视频质量评估，得到待评估视频序列的MOS本申请可以提高无参考视频质量评估的准确度。
视频序列神经网络模型循环神经网络无参考视频像素特征质量评估帧图像评估视频质量评估准确度连接层申请

[发明专利]说话视频生成方法、装置和电子设备-CN202110531354.9有效
发明人：王苏振;李林橙;丁彧;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种说话视频生成方法、装置和电子设备，涉及视频生成技术领域，该说话视频生产方法包括：对与待生成的说话视频对应的参考图像进行检测得到第一无监督关键点；基于与待生成的说话视频对应的语音帧序列和参考图像，预测与每一语音帧对应的第二无监督关键点；基于第一无监督关键点和与每一语音帧对应的第二无监督关键点确定与每一语音帧对应的密集运动场；基于参考图像和与每一语音帧对应的密集运动场，生成待生成的说话视频中与每一语音帧对应的帧图像本发明可以防止人脸以外的区域出现大量的伪影，同时提升了生成说话视频的质量以及生成视频的连贯性。
说话视频生成方法装置电子设备

[外观设计]用于电视媒体播放的图形用户界面-CN202130624945.1有效
发明人：刘慧娟 -专利权人：武汉风行在线技术有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： 14-03 文献下载
摘要：5.无设计特点，省略设计1后视图;无设计特点，省略设计1左视图;无设计特点，省略设计1右视图;无设计特点，省略设计1俯视图;无设计特点，省略设计1仰视图;无设计特点，省略设计1立体图;无设计特点，省略设计2后视图;无设计特点，省略设计2左视图;无设计特点，省略设计2右视图;无设计特点，省略设计2俯视图;无设计特点，省略设计2仰视图;无设计特点，省略设计2立体图。9.图形用户界面的变化状态说明：设计1主视图中，界面顶部的tab1‑tab5模块为视频分类栏，界面下部的图片内容模块为视频分类中相对应的视频内容，中间最大的视频内容模块为视频播放器，视频播放器外边框设计为电视的样式，播放器左上角显示“推荐”角标，表示用户无最近播放视频，视频播放器展示当前运营推荐的内容。设计1界面使用状态参考图为设计1主视图的界面使用状态参考图，展示了“推荐”角标样式；设计2界面使用状态参考图为设计2主视图的界面使用状态参考图，展示了“最近播放”角标样式。
用于电视媒体播放图形用户界面

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