[发明专利]一种融合双深度学习网络的无参考视频质量评价方法在审
| 申请号： | 202210352131.0 | 申请日： | 2022-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN114972902A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 李俊峰;李筱;周栋峰 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06V20/40;G06N3/04;H04N21/44 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 金祺 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合双深度学习网络的无参考视频质量评价方法，将视频内每一帧的视频图像输入至无参考视频质量评价网络，首先通过双深度学习网络提取获得视频图像的深度特征，经过ANN网络进行特征降维处理后输入双向门控循环网络，通过双向门控循环网络构建视频帧特征之间的联系获取视频帧质量分数，然后视频帧质量分数经过改进的时间记忆模型获得视频质量分数预测分量，同时视频帧质量分数经过高斯分布回归预测模型获得视频质量分数预测分量，再经过调节因子进行优化调节获得最终的视频质量分数。使用本发明可以方便地对视频图像质量给出快速的预测评价分数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 深度 学习 网络 参考 视频 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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