[發明專利]一種基于心理測量動態優化的深海視頻質量主觀評價方法有效
| 申請號: | 201810084444.6 | 申請日: | 2018-01-29 |
| 公開(公告)號: | CN108184112B | 公開(公告)日: | 2021-05-07 |
| 發明(設計)人: | 宋巍;王振華;劉詩夢;王文娟;杜艷玲 | 申請(專利權)人: | 上海海洋大學 |
| 主分類號: | H04N17/00 | 分類號: | H04N17/00 |
| 代理公司: | 上海卓陽知識產權代理事務所(普通合伙) 31262 | 代理人: | 周春洪 |
| 地址: | 201306 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 心理 測量 動態 優化 深海 視頻 質量 主觀 評價 方法 | ||
1.一種基于費希納心理測量理論的深海視頻主觀質量評價方法,所述方法包括以下步驟:
步驟S1、生成深海視頻主觀質量的語義度量,所述語義度量包括:深海視頻在空間維度上模糊或清晰、在時間維度上流暢或不流暢,以及,深海視頻中特定對象可辨或不可辨;
步驟S2、對深海視頻進行主觀質量評價;
步驟S2具體包括以下步驟:
步驟S21、確定測試場景以及評價主體;
評價主體的選擇以職業或專業背景為依據,結合性別、年齡因素進一步篩選;
步驟S22、獲得待評價視頻序列:以選定測試場景下的深海視頻源為基礎,通過編碼產生一系列視頻序列作為待評價視頻序列,其中,編碼參數的確定依賴于深海視頻源的實際采集條件;
步驟S23、對步驟S22中獲得的待評價視頻序列進行主觀質量評價;
步驟S24、用相關性分析方法來驗證主觀質量評價是否準確;
步驟S23具體包括以下步驟:
步驟S231、初始化:基于多維相似性聚類將所述待評價視頻序列預分類為d組,分別在每組選取m個視頻序列,由評價主體對每組的所述m個視頻序列進行主觀質量評價,基于評價結果將每組的所述m個視頻序列重新歸入d個類別,所述d個類別分別為:深海視頻在空間維度上清晰、在時間維度上流暢并且深海視頻中所述特定對象可辨;深海視頻在空間維度上模糊、在時間維度上流暢并且深海視頻中所述特定對象可辨;深海視頻在空間維度上清晰、在時間維度上不流暢并且深海視頻中所述特定對象可辨;深海視頻在空間維度上模糊、在時間維度上流暢并且深海視頻中所述特定對象不可辨;深海視頻在空間維度上清晰、在時間維度上不流暢并且深海視頻中所述特定對象不可辨;深海視頻在空間維度上模糊、在時間維度上不流暢并且深海視頻中所述特定對象不可辨;以每組的所述m個視頻序列中被最多視頻序列重新歸入的類別作為該組視頻序列的初始類別標識,其中,所述待評價視頻序列的個數為N個,并且,m<N/d;
步驟S232、計算每個類別指向另一類別的多維感知綜合費希納距離VQ_FS;
所述多維感知綜合費希納距離VQ_FS的計算方式如下所示:
設所述多維感知綜合費希納距離VQ_FS涉及的兩個類別的待評價視頻序列組成激勵空間S,其中,激勵空間S中包括的待評價視頻序列的個數為n,評價主體判定x,y不屬于同一質量類別的判別概率為ψ(x,y),x,y∈S,離散對象空間費希納心理測量理論中的費希納距離存在的唯一要求是滿足常規最小性(Regular Minimality),所述常規最小性定義為:對于任意x≠y,ψ(x,x)<min{ψ(x,y),ψ(y,x)} ;
x,y之間的第一心理測量增量和第二心理測量增量分別為:
φ(1)(x,y)=ψ(x,y)-ψ(x,x)
φ(2)(x,y)=ψ(y,x)-ψ(x,x)
由于滿足常規最小性,第一、二心理測量增量都為正;
考慮一個連接Si到Sj的對象鏈,該對象鏈包括x1,x2,...,xk,其中,k>2,x1,x2,...,xk∈S并且,x1,x2,...,xk指從Si到Sj按時間先后順序經過的所有激勵對象,該鏈的第一心理測量長度定義為:
Si到Sj的所有可能對象鏈集中包含一個最短鏈,所述最短鏈對應的心理測量長度即為對象Si到 Sj的第一有向費希納距離,該距離具有不對稱性,即G1(Si,Sj)≠G1(Sj,Si),將第一有向費希納距離的兩個不對稱性距離相加從而獲得總體費希納距離G(Si,Sj):
G(Si,Sj)=G1(Si,Sj)+G1(Sj,Si)
假設待評價視頻序列Si,Sj在空間、時間和對象各維度上的所述總體費希納距離分別為Gs(Si,Sj),Gt(Si,Sj),Gu(Si,Sj),將多維感知綜合費希納距離定義如下:
其中,Gstu(Si,Sj)是待評價視頻序列Si,Sj在三個維度上的平均距離;
步驟S233、選擇最小多維感知綜合費希納距離涉及的兩個類別,從這兩個類別中隨機選擇視頻序列進行主觀質量評價;
步驟S234、按步驟S233的評價結果重新調整初始類別標識,得到第一次評價后的分類結果,將第一次評價后的分類結果作為第二次評價的初始類別標識,重復步驟S232-步驟S233,得到第二次評價后的分類結果,將前兩次的評價的平均結果作為第三次評價的初始類別標識,重復步驟S232-步驟S233,依次類推,直到任意兩類別間的多維感知綜合費希納距離大于某一門限值,或所有待評價視頻序列已全部評價完畢。
2.根據權利要求1所述的一種基于費希納心理測量理論的深海視頻主觀質量評價方法,其特征在于,評價主體為15人以上。
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