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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
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针对当前立体全景视频传输缺少有效的流自适应方法,且传统全景视频流自适应策略传输双目立体全景视频使得传输数据加倍,所需带宽巨大的问题,该文提出一种基于多智能体强化学习的立体全景视频非对称传输自适应流方法,以实时应对网络带宽波动。首先,根据人眼对视频显著性区域的偏爱,左右视点中每个瓦片(tile)对立体视频的感知质量的贡献度不同,提出一个基于tiles的左右视点观看概率预测方法。其次,设计了一种基于策略-评价(Actor-Critic)的多智能体强化学习框架,对左右视点进行联合码率控制。最后,根据模型结构和双目抑制原理,设计合理的奖励函数。实验结果表明,与传统流自适应传输策略相比,该文所提方法更加适用于基于tiles的立体全景视频传输,实现在有限带宽下提高用户的体验质量(QoE),为立体全景视频联合码率控制提供了一种全新的方法和思路。 相似文献
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视频合成孔径雷达(ViSAR)在地面动目标检测和感兴趣区域(ROI)的动态监测方面具有巨大的潜力。对地面运动目标的检测与跟踪一直是ViSAR的研究热点。针对现有基于深度学习的ViSAR动目标检测方法存在的依赖预训练模型,模型迁移难等问题,本文提出了一种基于深度学习与多目标跟踪(MOT)算法的ViSAR动目标阴影检测方法。该方法首先设计了一种从零开始深度学习的网络模型,实现动目标阴影的单帧检测。为了提高检测性能的鲁棒性,采用了基于卡尔曼滤波和逐帧数据关联的多目标跟踪算法跟踪动目标。实测数据处理结果表明该方法具有良好的检测性能。 相似文献
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