[发明专利]基于多模态学习的无参考合成视频质量评价方法在审

专利信息
申请号: 202211058103.4 申请日: 2022-08-30
公开(公告)号: CN115423769A 公开(公告)日: 2022-12-02
发明(设计)人: 彭宗举;金充充;陈晔曜;陈芬;陈小松;王玲 申请(专利权)人: 重庆理工大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 代理人: 张乙山
地址: 400054 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明涉及视频质量评价技术领域,具体涉及基于多模态学习的无参考合成视频质量评价方法,包括:获取待评价的虚拟视点视频;基于光流估计将待评价的虚拟视点视频分解成若干个时空域的图像;将各个时空域的图像输入至预训练的卷积神经网络学习模型,提取虚拟视点视频的深度特征;将各个时空域的图像输入至经过训练的稀疏字典学习模型,提取虚拟视点视频的稀疏特征;基于虚拟视点视频的深度特征和稀疏特征进行加权回归,进而计算对应的虚拟视点质量评价分数。本发明通过多模态学习的方式提取虚拟视点视频隐藏的深度语义信息和人眼主观感知的稀疏特征,并且无样本依赖性,从而能够提高合成视频无参考质量评价的通用性和鲁棒性。
搜索关键词: 基于 多模态 学习 参考 合成 视频 质量 评价 方法
【主权项】:
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