公开(公告)号：CN113688686B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202110843795.2

申请日：2021-07-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 郭杰锋 ,  黄虹 ,  黄联芬 ,  梅怀宇

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06F3/01 ,  H04N17/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的虚拟现实视频质量评价方法、介质及设备，其中方法包括：获取失真VR视频，并抽取失真VR视频的视频帧；将失真VR视频帧建模为具有旋转等变性的二十面体图，并对二十面体图进行切割，以得到第一失真VR视频帧切片；构建图卷积网络模型，并训练得到最终图卷积网络模型；获取待评价VR视频，并对待评价VR视频进行预处理，以得到待评价VR视频对应的第二失真VR视频帧切片，以及将第二失真VR视频帧切片输入到最终图卷积网络模型，以便通过最终图卷积网络模型对待评价VR视频进行评价；能够自动对VR视频进行质量评价，降低VR视频质量评价过程中的计算复杂度；提高评价准确度的同时，降低评价过程中的计算复杂度。

公开(公告)号：CN113688686A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110843795.2

申请日：2021-07-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 郭杰锋 ,  黄虹 ,  黄联芬 ,  梅怀宇

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06F3/01 ,  H04N17/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的虚拟现实视频质量评价方法、介质及设备，其中方法包括：获取失真VR视频，并抽取失真VR视频的视频帧；将失真VR视频帧建模为具有旋转等变性的二十面体图，并对二十面体图进行切割，以得到第一失真VR视频帧切片；构建图卷积网络模型，并训练得到最终图卷积网络模型；获取待评价VR视频，并对待评价VR视频进行预处理，以得到待评价VR视频对应的第二失真VR视频帧切片，以及将第二失真VR视频帧切片输入到最终图卷积网络模型，以便通过最终图卷积网络模型对待评价VR视频进行评价；能够自动对VR视频进行质量评价，降低VR视频质量评价过程中的计算复杂度；提高评价准确度的同时，降低评价过程中的计算复杂度。