发明名称 基于半参考评估的视频流业务QoE客观评估方法
摘要 本发明涉及多媒体质量评估技术领域,具体涉及一种基于半参考评估的视频流业务QoE客观评估方法。该方法包括:QoE评估方法训练以及视频流业务QoE评估;QoE评估方法训练包括步骤:建立原始视频样本库以及损伤视频样本库;向原始视频样本库写入视频,将损伤视频样本库置空;对原始视频样本库中视频进行内容聚类得到聚类中心集;对原始视频样本库中视频进行损伤处理并写入损伤视频样本库;对损伤视频样本库中视频进行主观评分;结合损伤处理时使用的参数以及主观评分进行神经网络训练,得到与内容聚类结果对应的神经网络集;视频流业务QoE评估包括:根据聚类中心集进行视频内容分类以及通过神经网络集进行视频流业务QoE评估。
申请公布号 CN103281555A 申请公布日期 2013.09.04
申请号 CN201310145415.3 申请日期 2013.04.24
申请人 北京邮电大学 发明人 李文璟;孟洛明;刘继春;王智立;陈兴渝;芮兰兰;亓峰
分类号 H04N17/00(2006.01)I;H04N21/647(2011.01)I 主分类号 H04N17/00(2006.01)I
代理机构 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人 王莹
主权项 一种基于半参考评估的视频流业务QoE客观评估方法,其特征在于,包括:QoE评估方法训练以及视频流业务QoE评估;所述QoE评估方法训练包括步骤:S11.建立原始视频样本库以及损伤视频样本库;S12.向所述原始视频样本库写入视频,将损伤视频样本库置空;S13.对原始视频样本库中视频进行内容聚类得到聚类中心集;S14.对原始视频样本库中视频进行损伤处理并写入所述损伤视频样本库;S15.对所述损伤视频样本库中视频进行主观评分;S16.结合所述损伤处理时使用的参数以及主观评分进行神经网络训练,得到与内容聚类结果对应的神经网络集;所述视频流业务QoE评估包括:根据所述聚类中心集进行视频内容分类以及通过神经网络集进行视频流业务QoE评估。
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