虛擬現實（VR）是計算機在模擬環(huán)境中生成的交互體驗。近幾年VR技術迅速發(fā)展,VR視頻數量成倍增長,研究VR視頻質量評價（VQA）的方法具有重要意義。VR視頻質量評價方法分為主觀評價和客觀評價。影響用戶對VR視頻質量觀感的因素不僅僅是視頻的感知質量,還包括了臨場感、眩暈感、可接受度等主觀感受。然而,目前相關的主觀評價庫較少,因此,本文建立了一個VR視頻質量的主觀評價庫,該庫包含了VR視頻感知質量、臨場感、眩暈感、可接受度的主觀評分。主觀評價耗時耗力,目前對于VR視頻質量客觀評價方法的研究又非常有限。本文對VR視頻質量評價的方法進行了詳細的分析,并提出了一種新的VR視頻質量的無參考評價方法。該方法使用3D卷積神經網絡（CNN）分為兩步對VR視頻進行訓練,分別是分類訓練和回歸訓練,從而計算出VR視頻的質量分數。由于分兩步訓練耗時長,因此本文對網絡結構進行了改進,直接使用回歸訓練進行VR視頻質量評價,最終發(fā)現效果也不錯。此外,本文使用兩種切割方法,分別是普通切割法和視口切割法,對VR視頻庫進行擴充并作為VR視頻質量評價網絡的輸入,從而比較兩者對訓練結果的影響,還比較了神經網絡的輸入大小對訓練結... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：96 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１主觀質量評價分類??

圖１－２?ＡＣＲ測試樣本展現??

圖１－７視頻質量客觀評價分類??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于卷積神經網絡的時空融合的無參考視頻質量評價方法[J]. 王春峰,蘇荔,黃慶明.  中國科學院大學學報. 2018(04)
[2]基于三維卷積神經網絡的無參考視頻質量評價[J]. 張淑芳,郭志鵬.  激光與光電子學進展. 2018(07)



本文編號：3482864