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本发明公开了一种基于深度学习的无参考视频质量评价方法。本发明方法包括预训练的卷积神经网络，融合时域特征的双向GRU网络和视频质量预测网络。首先，预训练的卷积神经网络提取每一帧的内容感知特征，用全局池化对特征进行处理，丢弃冗余信息，保存变化信息。然后采用全连接层对特征降维，用双向GRU网络融合前后的时域特征。最后，利用全连接层计算帧质量分数，再汇集整体视频质量，产生预测分数。本发明提供的网络模型充分有效地考虑到视频的内容依赖性和时间滞后效应来实现对视频质量分数的评价。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113411566 A
(43)申请公布日 2021.09.17
(21)申请号 202110534076.2
(22)申请日 2021.05.17
(71)申请人 杭州电子科技大学
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