基于高阶深层时空信息的自媒体视频质量评价
Journal of Signal Processing（2022）
摘要
自媒体视频中普遍存在的失真扭曲现象,给视频质量评价带来了新的挑战.视觉感知理论研究表明,人类视觉系统中存在感知迭代机制,即视频的感知评价是一个正反向迭代修正的过程.受此启发,本文将该机制引入视频质量评价,提出了基于高阶深层时空信息的质量评价方法.具体而言,本文提出了二阶协方差聚合来进行高阶空域信息的提取,引入快速迭代GRU结构进行深层时域信息建模,而后通过特征层的池化聚合以及多层感知机回归视频得分.实验结果表明,预测结果与人类主观质量评分具有较好的一致性,明显优于现有无参考质量评价算法.
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