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無參考視頻質(zhì)量評價（NR-VQA）在無法獲得原始高質(zhì)量視頻參照的前提下，對失真視頻的視覺質(zhì)量進(jìn)行定量度量．常規(guī)NR-VQA方法通常針對特定失真類型設(shè)計，或者與人的主觀感受存在偏差．首次將3D深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D-CNN）引入到了視頻質(zhì)量評價中，提出了一種基于3D-CNN的無參考視頻質(zhì)量評價方法，可以適用于非特定失真類型的NR-VQA．首先，通過3D塊來有效學(xué)習(xí)和表征視頻內(nèi)容的時空特征，其次對常規(guī)的3D卷積網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)，使其適用于視頻質(zhì)量評價的任務(wù)．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在多種失真類型和多個測試指標(biāo)上，與人的主觀感知一致性較高．作為無參考視頻質(zhì)量評價方法，其性能與許多全參考評價方法具有可比性，同時比主流的NR-VQA方法具有更快的運(yùn)行速度，這使得所提模型在實(shí)際中具有更好的應(yīng)用前景．
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