换一批摘要视频质量评价(Video Quality Assessment,VQA)是计算机视觉中的一个重要问题,国内外众多学者都对此开展了广泛的研究.然而,这些研究的工作重点主要集中在视频整体质量与主观意见分之间的联系,忽略了有助于优化度量指标的其他信息.文章提出了 一种基于多任务学习的视频质量评价算法,将待预测视频的整体质量与其实际平均主观意见分MOS之间的相关性计算作为主任务;将待预测视频的光流、梯度与其MOS之间的相关性计算作为辅助任务.在视频数据库LIVE-VQC以及KoNViD-1k中的实验表明,通过增加辅助任务,可以显著提高主任务的效果;对比几种较有代表性的算法,文章所提出的算法有较好的评价表现和泛化性能.
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分类号
TP391
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-802X.2023.03.003
发布时间
2023-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
浙江省大学生新苗人才计划项目（TSMC65nm;2022R474A001）
国家级大学生创新创业训练计划项目（CY20221101）
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