基于局部时序建模与Transformer的机器人运动技能学习

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作者 朱晓庆 南博睿 +5 位作者 宫婉儒 毕兰越 郑忻宜 朱晓宇 吴通 张川 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第9期968-978,共11页

为了提高机器人运动技能学习的效率和精度,提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型,命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心,结合门控机制提取隐藏状态特征,通过自回归建模捕捉时... 为了提高机器人运动技能学习的效率和精度,提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型,命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心,结合门控机制提取隐藏状态特征,通过自回归建模捕捉时间依赖关系,解决机器人运动数据中深层特征难以提取的问题.同时,利用参数共享策略细化预测特征完成动作推理.GMT在MuJoCo平台的三个机器人运动技能任务中进行了验证.实验结果表明,GMT在学习效率和精度方面较Decision Transformer最高提升28.5%.研究表明,GMT能够高效建模机器人运动序列特征,为机器人动作决策提供新的技术方案. 展开更多

关键词 机器人运动 局部时序建模 TRANSFORMER 门控机制 自回归建模

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基于多模态表情编码与时序建模的三维人脸重建

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作者 何骁龙 达飞鹏 盖绍彦 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第8期233-245,共13页

高保真表情生成是虚拟人、三维人脸重建的重要研究方向。现有方法通常仅基于音频驱动或图像等单一模态,生成的表情难以展现丰富的情感特征,同时缺乏帧间一致性,导致动态呈现效果不足。为解决上述问题,提出了一种基于图像、文本和音频的... 高保真表情生成是虚拟人、三维人脸重建的重要研究方向。现有方法通常仅基于音频驱动或图像等单一模态,生成的表情难以展现丰富的情感特征,同时缺乏帧间一致性,导致动态呈现效果不足。为解决上述问题,提出了一种基于图像、文本和音频的三模态表情编码方法。通过引入跨模态特征融合机制,充分挖掘各模态之间的内在关联,从而精确控制面部表情的生成,确保情感表达的自然性与准确性。此外,设计了一个时序建模模块,捕捉动态表情中的时序依赖关系,确保生成的表情在时间维度上具备平滑的过渡与一致性。在公开数据集上进行实验,所提方法在表情生成的自然性、音视频同步性以及帧间一致性方面取得有效进展。具体而言,在AffectNet数据集上的单张图像重建任务中,情绪一致性准确率达到79%;而在VoxCeleb数据集上动态人脸生成任务中,生成的人脸情绪一致性准确率达到68%。 展开更多

关键词 三维点云 人脸重建 模态融合 表情生成 时序建模 计算成像

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基于多尺度时序建模与动态空间特征融合的视频摘要模型

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作者 李泽慧 张琳 +1 位作者 山显英 沈淦杰 《液晶与显示》 北大核心 2025年第11期1729-1743,共15页

针对视频摘要任务中多尺度时序建模以及局部特征建模不足的问题,本文提出一种结合多尺度时间偏移与可形变局部注意力机制的视频摘要模型。首先,设计了多尺度自适应双向时间偏移模块(MAB-TSM),通过可学习的动态位移步长预测与多尺度膨胀... 针对视频摘要任务中多尺度时序建模以及局部特征建模不足的问题,本文提出一种结合多尺度时间偏移与可形变局部注意力机制的视频摘要模型。首先,设计了多尺度自适应双向时间偏移模块(MAB-TSM),通过可学习的动态位移步长预测与多尺度膨胀卷积,实现视频长短期时序依赖的自适应建模;其次,设计可形变局部注意力模块(DALAM),结合动态视频分割策略与自适应采样位置调整机制,在降低计算复杂度的同时增强局部关键区域的精细化特征表达能力;此外,改进跨尺度融合的BiFPN网络,在BiFPN的基础上引入跨尺度注意力增强模块,提升多尺度特征的互补性表达。提出的模型在SumMe与TVSum数据集上进行了多次实验,模型在规范模式下的F1分数分别达56.8%和62.6%,优于现有方法,且Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数分别达到0.153和0.200,体现了很好的一致性。实验结果证明了该模型在视频摘要任务的准确性和有效性。 展开更多

关键词 视频摘要 多尺度时序建模 时间偏移模块 可形变注意力 局部注意力机制

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时序建模及其在农药降解动态模拟中的应用 被引量：7

4

作者 张庆国 胡秉民 《浙江农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1997年第6期635-639,共5页

用数学方法对农药残留量进行预测预报及动态模拟，对于合理使用农药，加强环境保护具有重要意义．作者用时间序列分析的理论与方法，研制农药残留定量预测模型，给出参数估计，提出非平稳时序叠合模型，对农药降解规律进行动态模拟，并... 用数学方法对农药残留量进行预测预报及动态模拟，对于合理使用农药，加强环境保护具有重要意义．作者用时间序列分析的理论与方法，研制农药残留定量预测模型，给出参数估计，提出非平稳时序叠合模型，对农药降解规律进行动态模拟，并以剩余平方和作为优化标准与其他方法进行比较．实例计算结果表明：时序模型预测值与实测值拟合程度优于其他模型。 展开更多

关键词 非平稳动态数据 农药降解 时序建模

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时序建模与时序谱估计 被引量：3

5

作者 张文泉 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 1998年第4期102-106,共5页

首先阐述时序建模机理和节省原则（ｐａｒｓｉｍｏｎｇｐｒｉｎｉｃｉｐｌｅ）；然后介绍时序谱与参数估计方法；最后讨论时序模型的阶数选择问题。

关键词 时序建模 时序谱估计 电力系统 负荷预测

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基于时序建模的仿真系统精度检测方法

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作者 周胜明 张玉叶 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第14期3287-3290,3294,共5页

系统仿真实验可以用来测试武器系统的性能,为了使得仿真测试正确可靠,需要对仿真的精度进行检测,时间序列建模分析是可行的方法。针对飞行模拟器仿真系统进行仿真系统的精度检测,首先对飞行模拟器输入与实际飞行系统相同的控制参数,比... 系统仿真实验可以用来测试武器系统的性能,为了使得仿真测试正确可靠,需要对仿真的精度进行检测,时间序列建模分析是可行的方法。针对飞行模拟器仿真系统进行仿真系统的精度检测,首先对飞行模拟器输入与实际飞行系统相同的控制参数,比较两系统的输出飞行参数值,得到误差序列,然后对误差序列进行时间序列建模,来检测仿真系统的精度并进行稳定性检验。实验表明该方法能够有效判断仿真系统是否符合精度要求。 展开更多

关键词 系统仿真 时序建模分析 精度检测

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基于时序建模的卫星故障检测方法 被引量：9

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作者 杨凯飞 韩笑冬 +3 位作者 吕原草 徐楠 宫江雷 李翔 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期93-102,共10页

为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型,实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫... 为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型,实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫星数据间的时序关联,提出基于长短期记忆神经网络的卫星故障检测方法,并引入滑动窗口机制实现卫星数据的有效预测与故障检测。考虑卫星数据多元特征参数间的关联关系,引入时间卷积和自编码器神经网络,同时建模不同时刻、多元特征参数间的依赖关系,实现融合多元特征参数进行卫星故障的有效检测。以某型号卫星电源分系统为实验对象,仿真结果表明,所提算法和模型在关键指标方面优于BP神经网络等传统故障检测方法和模型。 展开更多

关键词 故障检测 时间卷积神经网络 自编码器 长短期记忆神经网络 时序建模 半监督学习

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基于多尺度时序建模与估计的电力负荷数据恢复 被引量：17

8

作者 张帅 杨晶显 +2 位作者 刘继春 刘俊勇 林华珍 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期2736-2746,共11页

针对电力负荷数据缺损及失真问题,从时序数据特性分析及建模与估计的角度给出负荷数据补全与恢复的方法。运用马尔科夫链与序贯蒙特卡洛模拟联合法抽取负荷统计特性;基于电力负荷波动的年、月、周、日的多尺度时序特征分析,建立电力负... 针对电力负荷数据缺损及失真问题,从时序数据特性分析及建模与估计的角度给出负荷数据补全与恢复的方法。运用马尔科夫链与序贯蒙特卡洛模拟联合法抽取负荷统计特性;基于电力负荷波动的年、月、周、日的多尺度时序特征分析,建立电力负荷的多尺度时序特征建模。引入B-spline基函数展开法解决负荷模型的非参、变系数问题,并给出负荷模型中关键参数的估计方法。采取误差多指标评判方法确定B-spline节点最优数量与样条最优次数。根据所得负荷恢复模型提出周尺度的电力负荷缺失数据恢复方法,并给出年度等长时段日负荷数据恢复思路。经实际算例验证,该文所提方法准确有效,具备工程应用价值。 展开更多

关键词 电力负荷恢复 负荷统计特性抽取 多尺度时序建模 样条次数 误差衡量指标

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用于视频行为识别的高效二维时序建模网络 被引量：5

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作者 栗志磊 李俊 +2 位作者 施智平 姜那 张永康 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期127-134,共8页

二维卷积难以对视频数据进行有效的时间信息建模。针对这个问题,提出了一个高效的基于二维卷积的时间建模网络。该网络只需要RGB图像作为输入,避免了复杂的光流计算,在低计算复杂度的前提下,可以在行为识别任务中达到先进的准确性。网... 二维卷积难以对视频数据进行有效的时间信息建模。针对这个问题,提出了一个高效的基于二维卷积的时间建模网络。该网络只需要RGB图像作为输入,避免了复杂的光流计算,在低计算复杂度的前提下,可以在行为识别任务中达到先进的准确性。网络主要由两个部分组成,即运动特征增强模块和时序聚集模块。具体来说,运动特征增强模块主要实现短期时序建模,它利用当前帧与相邻帧的差异信息对当前帧中的运动信息进行自适应性的增强,让网络能够了解图像中的哪一部分将要产生运动。时序聚集模块实现长期的时序建模,主要应用于网络的后期,通过二维卷积对时序上的信息进行信息聚合,让每一帧图像经过网络提取特征后,都能够结合时序上所有帧序列的信息。在三个常见的视频动作识别数据集(UCF101、HMDB51和Something-Something V1)上进行的大量实验表明,与大多数现有方法相比,所提出的时序建模网络可以获得先进的识别性能。 展开更多

关键词 短期运动特征增强 长期时序聚集 时序建模 二维卷积网络 行为识别

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时序建模方法在柴油机故障诊断中的应用 被引量：3

10

作者 沈仲贤 苏燕辰 孙忠烺 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1989年第4期363-368,共6页

本文介绍了把喷油器顶部的振动信号和喷油管泵端的固体声信号经A/D 转换,预处理和选通处理得到的数字信号作为时间序列,采用自回归(AR(p))模型和混合自回归(AR(p,q))模型抽取故障特征,再经特征比较,状态识别和参数修正等步骤,在IBM-PC/... 本文介绍了把喷油器顶部的振动信号和喷油管泵端的固体声信号经A/D 转换,预处理和选通处理得到的数字信号作为时间序列,采用自回归(AR(p))模型和混合自回归(AR(p,q))模型抽取故障特征,再经特征比较,状态识别和参数修正等步骤,在IBM-PC/XT 微机上成功地实现了对柴油机喷油系故障的快速、自动诊断。并对两种不同时序模型的诊断结果作了比较和分析。 展开更多

关键词 时序建模 柴油机 故障诊断 喷油器

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一种基于神经网络的时序建模预测方法 被引量：1

11

作者 徐华 刘红琳 《郑州大学学报（自然科学版）》 1998年第2期23-26,39,共5页

ＢＰ学习算法是处理非线性优化问题的一种新方法，其网络配置的不同直接影响网络收敛的速度与精度．本文系统地分析了一些对建立时序预测模型产生影响的因素。

关键词 神经网络 BP算法 优化配置 时序建模 预测

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融合词间句间多关系建模的评论推荐算法

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作者 邓策渝 李段腾川 +2 位作者 胡奕仁 王晓光 李志飞 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期119-128,共10页

评论作为最常见的辅助信息,能够直观地表达用户的喜好和物品的属性,被研究者们广泛应用于优化推荐算法的预测精度。然而,目前评论推荐算法仍存在不足,主要体现在忽略了对评论文本多粒度特征的建模和对用户偏好、物品属性这一对异质特征... 评论作为最常见的辅助信息,能够直观地表达用户的喜好和物品的属性,被研究者们广泛应用于优化推荐算法的预测精度。然而,目前评论推荐算法仍存在不足,主要体现在忽略了对评论文本多粒度特征的建模和对用户偏好、物品属性这一对异质特征的关联性交互学习,导致模型无法充分提取评论信息,影响了模型精度。因此,提出了融合词间句间多关系建模的评论推荐算法(MR4R),通过分析评论文本的词间重要性关系和句间时序动态关系,抽取不同层次的特征信息;设计了融合预测层,对用户偏好与物品属性特征间的关联性挖掘过程进行优化,并通过高阶非线性计算进行评分预测。选取了4个不同场景的数据集,并将所提模型与目前主流的7种推荐算法进行比较。实验结果表明,融合词间句间多关系建模的推荐算法能够充分提取评论中蕴含的信息,显著提升了平均推荐精度,具有更强的推荐性能。 展开更多

关键词 评论推荐算法 深度学习 多关系建模 时序特征建模 异质特征融合与交互

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岩体变形监测时序分析与动态建模 被引量：8

13

作者 谢全敏 夏元友 程康 《工程地质学报》 CSCD 2001年第3期308-311,共4页

基于时序ARMA模型 ,分析了岩体变形监测数据的动态建模及其预测的基本方法 ,并用ARMA模型对板岩山危岩体监测数据进行建模及预测 ,取得了较好的效果。

关键词 岩体 变形监测 预测 时序建模 ARMA模型 危岩体

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齿轮磨损试验光谱油样分析及建模研究 被引量：2

14

作者 冯伟 谢小鹏 刘粲 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2009年第4期76-80,共5页

齿轮疲劳磨损试验油样光谱分析研究表明:Fe、Cr元素质量分数表现磨损规律不明显,Cu元素表现明显,元素质量分数梯度参数更能反映齿轮的磨损变化规律;齿轮疲劳磨损试验大约在50 h后进入正常磨损期.在此基础上,提出了把Cr元素质量分数拆分... 齿轮疲劳磨损试验油样光谱分析研究表明:Fe、Cr元素质量分数表现磨损规律不明显,Cu元素表现明显,元素质量分数梯度参数更能反映齿轮的磨损变化规律;齿轮疲劳磨损试验大约在50 h后进入正常磨损期.在此基础上,提出了把Cr元素质量分数拆分为线性趋势项和残差序列项,并对其进行AR时序组合建模和预测分析,经光谱试验数据检验,取得了满意的效果.该研究为机械设备的摩擦磨损分析、状态监测和故障预测诊断提供了有益的途径. 展开更多

关键词 齿轮 磨损试验 光谱油样分析 时序建模

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基于时序约束建模的自动精化和组合工具

15

作者 王烨凯 苏雯 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第7期2077-2086,共10页

为提供更优质的使用Event-B形式化方法建模混合系统的工具,根据混合系统的时序约束建模方法,其能够很好刻画混合系统建模中的时间相关性质并且支持精化和组合,提出基于它的自动筛选、精化和组合的方法。开发对应的自动精化和组合的工具... 为提供更优质的使用Event-B形式化方法建模混合系统的工具,根据混合系统的时序约束建模方法,其能够很好刻画混合系统建模中的时间相关性质并且支持精化和组合,提出基于它的自动筛选、精化和组合的方法。开发对应的自动精化和组合的工具链,工具链包含模型检测、自动精化和组合、模型证明等一系列功能并拥有用户友好的界面。给出一个使用工具的案例介绍和应用此工具。 展开更多

关键词 形式化方法 混合系统 时序约束建模 自动精化和组合方法 自动精化和组合工具

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基于时空信息辅助监督的语言-视频对比学习模型 被引量：2

16

作者 张冰冰 张建新 李培华 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1769-1785,共17页

同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言... 同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言-视频对比学习模型.对于视频编码,提出了基于类别词元的时序加权位移模块进行时序建模,使得时序信息在网络从底层到高层的各个层次传播;而且还提出了时空信息辅助监督模块,深入挖掘视觉词元中蕴含的丰富时空信息.对于语言编码,提出了一种基于大语言模型的提示学习方法,对行为类别文本描述进行扩展,生成具有丰富上下文语义信息的文本描述.实验部分,本文提出的模型在4个视频行为识别数据集mini-Kinetics-200、Kinetics-400、UCF101和HMDB51上,达到了优于当前最先进方法或与当前最先进方法识别准确率相当的水平,比基线方法的识别准确率分别提升了2.5%、0.3%、0.6%和2.4%. 展开更多

关键词 行为识别 多模态模型 时序建模 时空信息辅助监督 提示学习

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基于累积量增强全矢量正交子空间方法的MA建模

17

作者 张子瑜 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期372-375,共4页

提出了一种新的线性代数方法———累积量增强全矢量正交子空间方法 (CEAVOS)用于非最小相位非高斯滑动平均 (MA)建模 ,该方法利用组合特性映射的累积量增强 ,并用全矢量正交子空间法估计MA参数 .数值仿真结果表明 ,CEAVOS的性能优于组... 提出了一种新的线性代数方法———累积量增强全矢量正交子空间方法 (CEAVOS)用于非最小相位非高斯滑动平均 (MA)建模 ,该方法利用组合特性映射的累积量增强 ,并用全矢量正交子空间法估计MA参数 .数值仿真结果表明 ,CEAVOS的性能优于组合累积量切片法WS和全矢量正交子空间法 (AVOS)这 2种现有的性能最好的MA参数估计方法 ,尤其是在估计的偏差上 ;在低信噪比与短数据的情况下 。 展开更多

关键词 MA时序建模 累积量增强 全矢量正交子空间方法

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基于语言-视觉对比学习的多模态视频行为识别方法 被引量：4

18

作者 张颖 张冰冰 +3 位作者 董微 安峰民 张建新 张强 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期417-430,共14页

以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模... 以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模态视频表达.具体地,在视觉编码器中设计虚拟帧交互模块(Virtual-frame interaction module, VIM),首先,由视频采样帧的类别分词做线性变换得到虚拟帧分词;然后,对其进行基于时序卷积和虚拟帧分词移位的时序建模操作,有效建模视频中的时空变化信息;最后,在语言分支上设计视觉强化提示模块(Visual-reinforcement prompt module,VPM),通过注意力机制融合视觉编码器末端输出的类别分词和视觉分词所带有的视觉信息来获得经过视觉信息强化的语言表达.在4个公开视频数据集上的全监督实验和2个视频数据集上的小样本、零样本实验结果,验证了该多模态模型的有效性和泛化性. 展开更多

关键词 视频行为识别 语言-视觉对比学习 多模态模型 时序建模 提示学习

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一种融合时序特征的网络场景识别算法 被引量：2

19

作者 张哲 包德伟 +1 位作者 陶亮 惠维 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第3期141-149,共9页

针对网络场景识别问题,提出了一种基于语义识别改进的树模型识别算法框架,利用语义分析提取网络时序特征,纵向表达用户活动轨迹,可更加直观地表征办公、宿舍和食堂等场景。同时,通过对数据通信物理模型拟合的网络环境特征(设备之间的路... 针对网络场景识别问题,提出了一种基于语义识别改进的树模型识别算法框架,利用语义分析提取网络时序特征,纵向表达用户活动轨迹,可更加直观地表征办公、宿舍和食堂等场景。同时,通过对数据通信物理模型拟合的网络环境特征(设备之间的路损、干扰等)进行识别,获得网络环境内设备的款型、安装的疏密和用户的负载等信息。进而基于决策树模型框架,耦合上述两类特征生成场景识别算法框架。通过耦合网络环境的流量特征及网络规划特征,全局框架具有智能识别网络场景的特点。算法针对多个数据集样本进行验证,证明所提方案均能对不同场景进行有效识别。 展开更多

关键词 实际场景分析 时序特征建模 场景识别 特征融合 树模型

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考虑背景失真的无参考视频质量评价方法 被引量：1

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作者 朱文佳 张婷 +1 位作者 程茹秋 余烨 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期102-111,共10页

现实场景下拍摄的视频由于存在各种未知失真类型、缺少参考视频,对此类视频的质量评价是一个十分具有挑战性的任务.近年来,研究人员将人类视觉系统的先验知识融合在质量评价任务中.在此基础上,提出一种考虑背景失真的无参考视频质量评... 现实场景下拍摄的视频由于存在各种未知失真类型、缺少参考视频,对此类视频的质量评价是一个十分具有挑战性的任务.近年来,研究人员将人类视觉系统的先验知识融合在质量评价任务中.在此基础上,提出一种考虑背景失真的无参考视频质量评价方法.该方法在考虑视频内容的同时,显著增强了对视频背景中信息丢失问题的敏感度,在特征提取阶段充分考虑背景特征的提取;随后,通过引入结合门控机制的通道挖掘技术,高效整合高低维特征,使特征通道更加精准地聚焦于背景失真细节;最终,利用时序建模模块构建特征的时间维度模型,并通过线性回归方法生成视频质量的客观量化评分.使用SROCC(spearman rank order correlation coefficient)、PLCC(pearson linear correlation coefficient)和RMSE(root mean squared error)等评价指标在公开数据集KoNViD-1k、LIVE-Qualcomm和CVD2014开展实验,结果表明该方法不仅与人类主观感知具有高度相关性,且预测误差较小,有效提升了视频质量评估的准确性和可靠性,能够更贴近地模拟人类对视频质量的直观评价. 展开更多

关键词 视频质量评价 无参考 背景失真 通道挖掘机制 时序建模

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