摘要
本发明涉及视频领域,具体公开了一种基于视觉技术的视频质量分析方法及系统,所述方法包括获取历史视频数据及历史视频数据的质量评分,提取历史视频数据中的视频特征;通过视频特征建立质量分数模型;获取待评价视频并通过卷积神经网络获得待评价特征向量,将待评价特征向量代入质量分数模型,得出待评价视频的各子项质量分数,各子项质量分数乘以子项的权重因子并且相加即为待评价视频的质量分数。本发明采用不同的方式进行构建质量分数模型和提取待评价视频的特征向量,避免了单一方式建模和提取特征向量的不准确性,从而高效率的准确分析视频质量,不受到视频内容的限制,能够有效提升视频质量分析的普适性。
技术关键词
视频
特征点
抖动参数
分析方法
延时参数
分析系统
码率
分辨率
视觉
坐标系
数据
图像
样本
因子
模块
算法
误差
高效率
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