基于神经网络的网络视频质量评价算法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 网络视频发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 网络视频评价方法发展现状及趋势 | 第12-13页 |
| 1.2 工作内容及成果 | 第13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-15页 |
| 2 网络视频质量评估方法概述 | 第15-26页 |
| 2.1 网络视频概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 网络视频传输协议 | 第15-17页 |
| 2.1.2 网络视频编码格式 | 第17页 |
| 2.2 网络视频质量评价方法综述 | 第17-25页 |
| 2.2.1 网络视频质量评价方法分类 | 第17-22页 |
| 2.2.2 几种典型的客观网络视频质量评价算法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 视频质量评价算法结果评价标准 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 网络视频质量特征提取 | 第26-45页 |
| 3.1 压缩损伤特征参数 | 第26-37页 |
| 3.1.1 压缩编码引起的质量损伤分析 | 第26-33页 |
| 3.1.2 压缩损伤特征参数选取 | 第33-37页 |
| 3.2 传输损伤特征参数 | 第37-43页 |
| 3.2.1 网络传输引起的质量损伤分析 | 第37-39页 |
| 3.2.2 传输损伤特征提取 | 第39-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于神经网络的网络视频质量评价算法研究与实现 | 第45-61页 |
| 4.1 网络视频质量评价模型方案 | 第45-46页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第46-50页 |
| 4.2.1 人工神经网络概述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 BP神经网络算法 | 第47-50页 |
| 4.3 网络视频质量评价模型的实现 | 第50-55页 |
| 4.3.1 网络视频质量评价各功能模块实现 | 第50-54页 |
| 4.3.2 视频训练数据集及主观评价 | 第54页 |
| 4.3.3 BP神经网络参数 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 结论 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
