[发明专利]用于预测感知视频质量的方法、系统及存储介质

摘要

在本发明的一个实施例中，质量训练器和质量计算器协作以通过机器学习建立一致的感知质量度量。在训练阶段，质量训练器利用机器智能技术来创建感知质量模型，该感知质量模型将客观度量组合起来以最优地跟踪在训练视频的观看期间分配的主观度量。随后，质量计算器将感知质量模型应用于针对目标视频的客观度量的值，从而生成针对目标视频的感知质量得分。以这种方式，感知质量模型基于在训练阶段期间处理的视觉反馈来明智地融合针对目标视频的客观度量。由于每个客观度量对感知质量得分的贡献是基于经验数据来确定的，所以相比于传统客观度量，感知质量得分是对观测视频质量的更准确的评估。

主权项

一种用于估计感知视频质量的计算机实现的方法，所述方法包括：选择表示多个确定性视频特性的一组客观度量；针对包括在一组训练视频中的每个训练视频，接收描述该训练视频的数据集，其中所述数据集包括针对感知视频质量度量的主观值和针对所述一组客观度量的一组客观值；从所述数据集中导出复合关系，所述复合关系基于针对所述一组客观度量的一组值来确定针对所述感知视频质量度量的值；针对目标视频，计算针对所述一组客观度量的第一组值；以及将所述复合关系应用于所述第一组值以生成针对所述感知视频质量度量的输出值。