[发明专利]视频质量评估方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频质量评估方法，其特征在于，包括：

对待评估视频进行解码，得到图像序列和音频信息，所述待评估视频为非违规视频；

提取所述图像序列中的动作特征向量和人脸特征向量，以及提取所述音频信息中的音频特征向量；

根据所述动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量中的至少一种构建视频特征向量；

将所述视频特征向量输入第一层评估网络，第一层评估网络通过递归和非线性运算获得初级特征向量；

将所述初级特征向量输入第二层评估网络，第二层评估网络通过递归和非线性运算获得高级特征向量；

输出层利用初级特征向量和高级特征向量进行运算，得到所述待评估视频的质量评分；

其中，所述根据所述动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量中的至少一种构建视频特征向量，具体包括：

将所述动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量中特征提取为空的特征向量设置为零；

合并所述动作特征向量、人脸特征向量和音频特征向量，以构建所述视频特征向量。

2.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述提取所述图像序列中的动作特征向量包括：

利用动作特征提取网络对每一帧图像进行特征提取，得到动作特征向量；

和/或；

提取每一帧图像的光流数据；

利用动作特征提取网络对每一帧图像的光流数据进行特征提取，得到动作特征向量。

3.根据权利要求2所述的视频质量评估方法，其特征在于，还包括：

获取训练视频集合，并提取各个训练视频的图像序列；

在视频数据库中训练出动作分类网络；

使用所述各个训练视频中的图像序列对所述动作分类网络进行训练，并删除所述动作分类网络中的分类层，得到动作特征提取网络。

4.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述提取所述图像序列中的人脸特征向量包括：

利用人脸特征提取网络提取所述图像序列中的人脸特征向量。

5.根据权利要求4所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述人脸特征提取网络包括人脸检测子网络和特征提取子网络。

6.根据权利要求5所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述利用人脸特征提取网络提取所述图像序列中的人脸特征向量包括：

利用所述人脸检测子网络检测出所述图像序列中每一帧图像中的人脸图像；

利用所述特征提取子网络对每一帧图像中的人脸图像 进行特征提取，得到人脸特征向量。

7.根据权利要求6所述的视频质量评估方法，其特征在于，还包括：

获取训练视频集合，并提取各个训练视频中的人脸图像；

在人脸数据库中训练出人脸识别网络；

使用各个训练视频中的人脸图像对所述人脸识别网络进行训练，得到特征提取子网络。

8.根据权利要求1所述的视频质量评估方法，其特征在于，所述提取所述音频信息中的音频特征向量包括：

提取所述音频信息的倒谱系数和/或频谱；

利用音频特征提取网络对倒谱系数和/或频谱进行特征提取，得到音频特征向量。

9.根据权利要求8所述的视频质量评估方法，其特征在于，

获取训练视频集合，并提取各个训练视频中的音频信息；

在音频数据库中训练出音频识别网络；

使用各个训练视频中的音频信息对所述音频识别网络进行训练，得到音频特征提取网络。