一种基于短时时空融合网络和长时序列融合网络的无参考视频质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于短时时空融合网络和长时序列融合网络的无参考视频质量评价方法，将视频帧依次通过两种计算不同时间长度的网络来实现质量的预测。短时时空融合网络用于提取并融合当前帧的时空特征，得到当前帧中时间特征作用于空间特征后的结果。长时序列融合网络用于在先验知识的指导下对一段时间内各帧之间相互作用的结果进行建模并预测视频的质量分数。本方法以视频帧作为输入，通过在帧级别上设计网络从而融合时间和空间特征，在序列级别上考虑帧间关系从而进一步细化当前帧特征的方式，利用深度学习预测一段视频中各帧的质量，最终完成对视频整体质量评价的任务。本发明由于细化且丰富了视频帧的特征，因此在模型性能上有了显著提高。