10.14132/j.cnki.1673-5439.2015.05.008
基于人眼视觉特性与SVM的视频质量评估模型
建立一个精确、有效的视频质量评估模型是当前多媒体研究的热点问题.通过分析现有无参考视频质量评价技术的优缺点,文中提出了基于人眼视觉特性(human visual system,HVS)与SVM的视频质量评估模型——HVQAM模型.该模型在采用支持向量机对帧图像进行质量评估的基础上,创新地采用人眼视觉特性对帧内区域图像进行加权平均.通过实验对HVQAM模型进行了测试,测试结果表明文中所提出的模型与主观评估结果相比较,相似度更高,而CPU及内存占用率较低.
视频质量评估、人眼视觉特性、加权检测、支持向量机
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TN919.82
国家自然科学基金60973140,61170276,61373135;江苏省高校自然科学研究重大项目12KJA520003;江苏省产学研项目BY2013011;江苏省科技型企业创新基金BC2013027
2015-12-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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