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無參考視頻質量評價（NR-VQA）在無法獲得原始高質量視頻參照的前提下，對失真視頻的視覺質量進行定量度量．常規NR-VQA方法通常針對特定失真類型設計，或者與人的主觀感受存在偏差．首次將3D深度卷積神經網絡（3D-CNN）引入到了視頻質量評價中，提出了一種基于3D-CNN的無參考視頻質量評價方法，可以適用于非特定失真類型的NR-VQA．首先，通過3D塊來有效學習和表征視頻內容的時空特征，其次對常規的3D卷積網絡模型進行改進，使其適用于視頻質量評價的任務．實驗結果表明，所提出的方法在多種失真類型和多個測試指標上，與人的主觀感知一致性較高．作為無參考視頻質量評價方法，其性能與許多全參考評價方法具有可比性，同時比主流的NR-VQA方法具有更快的運行速度，這使得所提模型在實際中具有更好的應用前景．
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