基于人眼视觉特性与SVM的视频质量评估模型

• 作者: 孙知信 李雪 狄芳 陈振强
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视频质量评估 人眼视觉特性 加权检测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TN919.82
• 字数: 4284字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2015.05.008

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙知信	南京邮电大学物联网学院	169	1816	21.0	34.0
2	李雪	南京邮电大学物联网学院	17	6	1.0	1.0
3	狄芳	三江学院工程教育学院	9	9	2.0	2.0
4	陈振强	南京邮电大学物联网学院	1	1	1.0	1.0