融合空时感知特性的无参考视频质量评估算法

发布时间：2018-08-16 17:23

【摘要】：本文通过简化视频质量评估中人眼感知模型的复杂性,提出了一种新的无参考视频质量评估模型.首先通过分别抽取视频的空间域和时间域特征,然后按照视频局部块、视频帧、视频段等从细到粗的不同粒度,模拟人眼感知特性进行多重加权汇聚,最终得到整段视频的特征向量描述.本方法以支持向量回归器为评估模型训练工具,通过有监督的视频样本库训练,以无参考方式完成未知视频的质量评估.实验结果表明,该评估算法的性能不但要优于当前已知最经典的无参考评估算法Video BLLINDS,而且与部分参考评估算法相当.
[Abstract]:By simplifying the complexity of human eye perception model in video quality assessment, a new non-reference video quality assessment model is proposed in this paper. Firstly, the spatial and temporal features of the video are extracted, and then, according to the different granularity of local blocks, video frames and video segments from fine to coarse, the multi-weighted convergence of human eye perception is simulated. Finally, the feature vector description of the entire video is obtained. In this method, support vector regression (SVM) is used as a training tool to evaluate the quality of unknown video by training a supervised video sample base. The experimental results show that the performance of this algorithm is not only better than that of Video BLLINDS, but also comparable to that of some reference evaluation algorithms.
【作者单位】： 中国人民解放军理工大学通信工程学院;电子科技大学外国语学院;
【基金】：光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合资助项目(No.20125286005) 国家自然科学基金青年基金(No.61501509)
【分类号】：TP391.41

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