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1.
This paper presents a novel No-Reference Video Quality Assessment (NR-VQA) model that utilizes proposed 3D steerable wavelet transform-based Natural Video Statistics (NVS) features as well as human perceptual features. Additionally, we proposed a novel two-stage regression scheme that significantly improves the overall performance of quality estimation. In the first stage, transform-based NVS and human perceptual features are separately passed through the proposed hybrid regression scheme: Support Vector Regression (SVR) followed by Polynomial curve fitting. The two visual quality scores predicted from the first stage are then used as features for the similar second stage. This predicts the final quality scores of distorted videos by achieving score level fusion. Extensive experiments were conducted using five authentic and four synthetic distortion databases. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms other published state-of-the-art benchmark methods on synthetic distortion databases and is among the top performers on authentic distortion databases. The source code is available at https://github.com/anishVNIT/two-stage-vqa. 相似文献
2.
In this paper we combine video compression and modern image processing methods. We construct novel iterative filter methods for prediction signals based on Partial Differential Equation (PDE) based methods. The mathematical framework of the employed diffusion filter class is given and some desirable properties are stated. In particular, two types of diffusion filters are constructed: a uniform diffusion filter using a fixed filter mask and a signal adaptive diffusion filter that incorporates the structures of the underlying prediction signal. The latter has the advantage of not attenuating existing edges while the uniform filter is less complex. The filters are embedded into a software based on HEVC with additional QTBT (Quadtree plus Binary Tree) and MTT (Multi-Type-Tree) block structure. In this setting, several measures to reduce the coding complexity of the tool are introduced, discussed and tested thoroughly. The coding complexity is reduced by up to 70% while maintaining over 80% of the gain. Overall, the diffusion filter method achieves average bitrate savings of 2.27% for Random Access having an average encoder runtime complexity of 119% and 117% decoder runtime complexity. For individual test sequences, results of 7.36% for Random Access are accomplished. 相似文献
3.
对在线自动监测仪监测结果与人工化验数据存在误差的原因进行分析,以提高在线自动监测仪监测结果的科学性和可靠性,并提出了相对应的建议,有效提升装置出水合格率。 相似文献
4.
为了减小传统的最差情况设计方法引入的电压裕量,提出了一种变化可知的自适应电压缩减(AVS)技术,通过调整电源电压来降低电路功耗.自适应电压缩减技术基于检测关键路径的延时变化,基于此设计了一款预错误原位延时检测电路,可以检测关键路径延时并输出预错误信号,进而控制单元可根据反馈回的预错误信号的个数调整系统电压.本芯片采用SMIC180 nm工艺设计验证,仿真分析表明,采用自适应电压缩减技术后,4个目标验证电路分别节省功耗12.4%,11.3%,10.4%和11.6%. 相似文献
5.
近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。 相似文献
6.
人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。 相似文献
7.
8.
论文比较详细地阐述了涉密网主机系统所面临的安全隐患,提出了涉密网主机安全防护所要解决的几个技术问题,并就可能实现的技术方法进行了探讨和比较。 相似文献
9.
卫星电视上行站信号自动监测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
鄂志东 《信息安全与通信保密》2006,(3):84-85
每个卫星电视上行站都必须对卫星转发器上的电视信号进行监测,才能及时发现卫星电视上行信号的异常变化,准确处理异常突发干扰。为实现自动、连续、实时监测,就需要建立卫星电视上行站射频信号自动监测系统。文章详细介绍了一个自动监测系统的设计及实现。 相似文献
10.