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視頻質(zhì)量評價（VQA）是以人眼的主觀質(zhì)量評估結(jié)果為依據(jù)，使用算法模型對失真視頻進行評估。傳統(tǒng)的評估方法難以做到主觀評價結(jié)果與客觀評價結(jié)果相一致。基于深度學習的視頻質(zhì)量評價方法無需加入手工特征，通過模型自主學習即可進行評估，對視頻質(zhì)量的監(jiān)控和評價有重要意義，已成為計算機視覺領域的研究熱點首先對視頻質(zhì)量評價的研究背景和主要研究方法進行介紹;其次從全參考型和無參考型兩方面介紹基于深度學習的客觀質(zhì)量評價方法，并且從所用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對無參考型評價方法進行了分類比較;接著介紹視頻質(zhì)量評價算法的相關數(shù)據(jù)庫和評價算法性能指標，并對算法性能進行比較;最后對目前視頻質(zhì)量評價研究存在的問題進行總結(jié)，并展望了該領堿面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向。
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