【摘 要】
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视频质量评估研究在当今视频分析的许多领域内都发挥着重要作用。视频质量的高低往往决定了一个视频是否更受大众的欢迎。为了提高视频质量评估结果的准确性,很多学者一方面从模仿视频观众的观看方式入手,使算法更符合观众的主观感受。另一方面也在努力减少质量评估中的逐帧分析所造成的一些额外的时间开销,但在这些过程中往往又很难客观全面的评估视频,导致结果上出现偏差。针对这些问题,本文提出了一种基于眼动数据和弹幕分析
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视频质量评估研究在当今视频分析的许多领域内都发挥着重要作用。视频质量的高低往往决定了一个视频是否更受大众的欢迎。为了提高视频质量评估结果的准确性,很多学者一方面从模仿视频观众的观看方式入手,使算法更符合观众的主观感受。另一方面也在努力减少质量评估中的逐帧分析所造成的一些额外的时间开销,但在这些过程中往往又很难客观全面的评估视频,导致结果上出现偏差。针对这些问题,本文提出了一种基于眼动数据和弹幕分析的视频质量评估算法。首先,本文提出一种视频质量评估的新角度——弹幕与眼动数据结合进行分析。弹幕是观看视频的意愿和情绪的集中表达,通过眼动数据获取到观众注意力区域分布图,将其与弹幕分布图进行比对,得出弹幕可以在一定程度上表征视频观众对视频质量的结论,为后续评估视频质量作出了理论支撑。其次,后续实验从弹幕的分布特征入手,通过分析弹幕在视频中的数量分布,再结合视频长度、帧率等属性设计实现了基于弹幕分布关键帧选取算法。随后,在考虑到弹幕文本本身的含义信息后,对基于弹幕分布算法进行了进一步的改进,使得算法考虑到弹幕情感信息和弹幕语义信息,改进后的算法综合考虑弹幕的数量分布和文本含义。最后,通过获取视频主观质量分数作为对比,本文选择皮尔逊相关系数作为度量标准,多个主题下的视频结果对比分析,实验结果表明,基于弹幕分析视频质量算法提高了时间优化的效率,从相似度系数来看,结果更符合观众的主观感受。本文研究工作提供了一种通过弹幕分析进行视频质量评估的方法,依据所提出的算法设计了实验,验证了所提算法的有效性。
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