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多尺度时空特征聚合的全参考视频质量评价
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作者 张威 赵世灵 +2 位作者 刘银豪 王鸿奎 殷海兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第18期154-162,共9页
视频质量得分是观测者在多个时间尺度下对视频进行感知的结果,而当前质量评价模型普遍在某个固定尺度下对失真进行描述,单一粒度的特征对全局信息表征并不充足。为充分提取并聚合多粒度信息来刻画人类复杂的感知机制,提出一种基于多尺... 视频质量得分是观测者在多个时间尺度下对视频进行感知的结果,而当前质量评价模型普遍在某个固定尺度下对失真进行描述,单一粒度的特征对全局信息表征并不充足。为充分提取并聚合多粒度信息来刻画人类复杂的感知机制,提出一种基于多尺度时空特征聚合的全参考视频质量评价方法。为解决传统质量评价算法中固定间隔采样丢失关键帧的痛点,通过结合图像结构失真度与感知运动能量对序列自适应采样;为提取不同粒度特征对失真进行表征,并探究聚合多粒度特征的有效方式,利用堆叠的长短时记忆层对序列进行特征提取,模拟视觉神经的正反向感知迭代机制,对网络层特征融合;结合多通道自注意力网络回归预测得分。模型在多个数据集中的SRCC指标均达到0.93以上,取得最优或次优的性能。 展开更多
关键词 视频质量评价 自适应采样 视觉神经感知 特征金字塔 多尺度时空域特征 长短时记忆网络
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时空多尺度关联特征融合的二维卷积网络细粒度动作识别模型
2
作者 胡正平 王昕宇 +2 位作者 董佳伟 赵艳霜 刘洋 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第6期590-601,共12页
针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度... 针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度视频数据的空间表征能力,模型使用多尺度“特征压缩、特征激发”方式,使网络所提取空间特征更加丰富有效。然后,为充分利用细粒度视频数据时间维度上的运动信息,本文引入时间窗口自注意力机制,利用自注意力机制强大的远程依赖建模能力同时只在时间维度上进行自注意力操作,以较低计算成本建模远程时间依赖关系。最后,考虑到所提取时空特征对不同类型动作分类的贡献不均等,本文引入自适应特征融合模块,为特征动态赋予不同权重实现自适应特征融合。模型在2个细粒度动作识别数据集Diving48和Something-somethingV1上识别准确率分别达到86.0%和46.9%,分别使原始主干网络识别准确率提升3.8%和1.3%。实验结果表明,在只使用视频帧信息作为输入的情况下,本模型达到与现有基于Transformer和三维卷积神经网络(3D CNN)算法相当的识别准确率。 展开更多
关键词 细粒度动作识别 多尺度时空关联特征 远程依赖建模 自注意力机制
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