一种网络丢包的无参考视频质量评估方法

针对网络视频质量评估需要满足实时性高、资源开销小等要求,在研究不同类型帧的丢包对视频质量影响的基础上,提出一种不需要对视频解码的无参考网络视频质量评估模型.该方法不必对接收到的码流解码,只通过码流的包头分析即可得到视频的时域复杂度;并通过研究不同帧类型的丢失对视频质量的影响,提出一种无参考的网络视频质量评价模型来预测网络失真视频质量.该方法不仅考虑到人眼视觉系统的空域掩盖效应和时域掩盖效应对视频质量的影响,而且也考虑了不同类型的帧的丢包对视频质量的影响.提出的模型不需要对视频进行完全解码,具有资源开销小、实时性好的特点,适合对实时传输的视频流进行质量评估.实验结果表明,使用该视频质量评估方法测得的视频丢包失真质量评分与其主观质量评分有很好的一致性,相比于国际标准G.1070中的丢包视频质量评价模型,无参考的网络视频质量评价模型与主观质量评价的相关性平均提高了6.96%.

视频会议业务流程与音视频质量评估研究与应用

为处理视频会议与音视频质量问题,以现有的视频会议系统为主进行视频会议业务流程优化,提出视频会议系统技术架构与音视频检测算法等方法,制定会议采集程序、设备台账信息、会议信息、知识库管理、保障流程管理、音视频质量管控与自动预警建设内容,提高视频会议处理质量和音视频质量,以期为相关人员提供参考。

基于数字水印的无参考视频质量评估方法

提出了一种无参考视频质量评估的新方法,该方法在解码端无需原始参考视频序列,通过提取事先嵌入到压缩视频中的水印与收端本地存储的原始水印拷贝比较,从而实现对视频质量的评估.该方法不需要传送独立的测试视频序列,提高了信道的利用率,又保证视频质量评估的实时性.实验表明,评估的恢复视频的PSNR与实测的结果基本一致,可应用于无线和IP等视频业务的质量评估.

基于线性回归分析的部分参考视频质量评估方法

提出了一种基于线性回归分析的部分参考视频序列质量评估算法。该算法主要以原始视频的帧间差异作为参考信息,通过分析编码前后视频时域活动性的变化和单帧比特数的变化关系来客观评价视频序列的编码质量。该方法只需少量原始参考信息,算法简单。通过对标准视频序列的仿真实验,该算法可有效评价不同视频的编码质量,使用该质量评估方法测得的失真视频客观质量评分与其主观质量评分有较好的一致性。

基于无参考质量评估的会议电视运维系统研究

会议电视系统运维是保证系统稳定高效运行的重要工作,而用户希望通过自动化的方式完成日常运维工作。为此,文中首先分析了会议电视系统及音视频质量评估方法的现状,然后在会议电视智能化运维系统建设目标和定位的基础之上,从系统总体架构出发,归纳运维业务需求,建立系统应用架构和数据分类,并提出系统逻辑架构和逻辑分层的技术实现方式,最后对系统安全、应用集成的设计方法进行分析。文中详细阐述了基于无参考音视频质量评估方法的会议电视智能化运维系统的设计,实际应用表明该系统实现了会议自动巡检及故障排查,建立了完善的会议质量评估方法,在流程上实现了会议的闭环,可以满足会议电视系统运维工作自动化、智能化的需求。

三网融合下基于压缩感知的半参考视频质量评估方法研究

针对三网融合条件下的视频质量模型、评估体系和设计方案,提出了一种基于压缩感知的半参考视频质量评估方法。该算法首先建立视频质量模型,并通过压缩感知算法获取视频图像的感知系数;然后利用视频图像的稀疏边缘分布去表征不同图像失真模型的相关性;最后利用一个信息距离测度测量这些概率分布并进行量化。在标准测试图像库上的实验验证了该算法的有效性和对于不同失真模型的适应性,特别是更适合于运营商在多屏、多制式、多终端、多分工界面等特点的三网融合复杂环境下的应用。

对科技期刊学术质量评估体系中参考文献构建指标的调查与研究

通过对我国38所高校自然科学版学报所载论文14717篇参考文献的调查与分析,得出如下结论:科技期刊学术质量评估体系中参考文献评估指标由近期文献引文率、核心期刊与经典专著引文率、外文文献引文率、中文文献引文率、篇均引文、无引文率等项内容所构建。另外,引文著录规范化率是否纳入评估指标体系之中,有待商讨。我们认为,为了全面提高科技期刊的学术质量,引文著录规范化问题理应引起科技期刊编辑的重视。如将此纳入评估体系中,首先必须确定出全国统一的科技期刊参考文献标准著录格式(目前标准不一致)。不然,评估既不合理,也缺乏可比性。

数字参考服务质量评估问题的理论与实践探讨

随着图书馆网上实时参考服务的迅速崛起,为了保障其顺利可持续发展,有关数字参考服务质量评估标准的研究日益受到关注。文章介绍了国内外相关领域研究的情况,从服务系统、服务过程、回答质量、用户满意程度、服务统计、成本测度和服务开放程度等七个方面考虑,提出了三级服务质量评估指标体系,并列出了具体指标项目。

数字参考咨询服务的质量评估研究初探

本文介绍数字参考咨询服务质量评估的含义及目的 ,概述了国内外质量评估的研究与应用现状 ,对提高国内的数字参考咨询的服务质量提出了几点建议。

数字参考服务质量评估体系建立初探

随着图书馆网上实时参考服务的迅速崛起 ,为了保障其顺利可持续发展 ,有关数字参考服务质量评估标准的研究日益受到关注 .根据国内外图书馆利用实时软件技术进行咨询服务涉及到的有关质量评价环节 ,从与之紧密相关的服务系统、服务过程、回答质量、用户满意程度、服务统计、成本测度和服务开放程度考虑 ,提出了三级服务质量评估指标体系 ,并列出了具体指标项目 .同时 ,根据层次分析法等评估方法 。

数字参考服务评估与质量控制研究

服务评估与质量控制是数字参考服务研究中的重要问题。文章针对这个问题, 提出了一套评估指标体系, 并就服务评估与质量控制中应注意的问题进行了论述。

基于线性回归分析的视频质量评估方法

文章提出了一种利用线性回归分析方法的无参考视频序列质量评估算法。该算法主要利用帧间编码帧的比特数和该帧与其参考帧的差异两个参数进行线性回归分析来评估视频质量。该方法不需要原始参考视频,算法简单。通过对标准视频序列的仿真实验,该算法可有效评价不同视频的编码质量,使用该质量评估方法测得的失真视频客观质量评分与其主观质量评分有很好的一致性。

虚拟参考咨询服务质量的用户评估体系建立

本文试图从用户在虚拟参考咨询过程中的感知出发,探讨虚拟参考咨询服务质量的用户评估体系的建立。

数字参考咨询服务质量评估指标体系的构建

本文通过对构建数字参考咨询服务质量评估指标体系原则的略述,详论了数字参考咨询服务质量评估指标体系构建的内容,即从管理指标、环境指标、过程指标、经济指标及用户指标五大方面构建一套三级数字参考咨询服务质量评估指标体系,以对服务质量进行控制。

参考实验室外部质量评估计划样品天冬氨酸氨基转移酶稳定性评价

目的评价2014年参考实验室外部质量评估计划（RELA）样品天冬氨酸氨基转移酶（AST）的稳定性。方法按说明书要求溶解2014年RELA-A样品，用棕色小瓶分装后立即-80℃冻存。将分装后的样品从-80℃低温冰箱取出，置于2～8℃冰箱1、2、4、6、8、16、24、48h，用国际检验医学溯源联合委员会（JCTLM）列表AST一级参考方法测量样品，每份测量3次，以1h结果均值为基准值，计算2、4、6、8、16、24、48hAST结果均值相对1h结果均值的偏移。结果2、4、6、8、16、24、48hAST结果均值相对1h结果均值的偏移分别为＋0．39％、＋0．96％、＋0．80％、＋1．72％、＋2．21％、＋3．04％、＋4．47％。结论2014年RELA-A样品2～8℃保存时AST催化活性呈逐渐增加趋势，建议各实验室尽量缩短REIA样品在2～8℃的存放时间。

协作参考咨询的质量评估初探

从协作参考咨询及其服务的内涵,讨论了建立质量评估机制的意义,并就协作参考咨询服务质量评价指标构建、评估机构建立、评估方法选择等进行了初步探讨。

无线传感器网络中视频质量评估方法

视频在无线传感器网络传输,由于网络的不稳定,可能使视频质量受到一定的影响。在人类视觉模型的基础上,提出一个改进的无参考质量评估算法,直接通过收到的图像,判断视频质量的好坏。较之当前广泛使用的视频评估算法—媒体延迟指标而言,大大提高在网络丢包时,对于视频质量评估的准确性。评估结果接近人眼观察的效果,并且可以大规模投入使用,具有较强现实意义和商业使用价值。

基于OLS-RBF网络的JPEG2000图像无参考质量评估方法

提出了一种适用于JPEG2000图像的无参考质量评估方法。首先结合人类视觉系统的特性,在重建图像结构纹理区域内检测边缘轮廓,并根据各个边缘点的梯度方向提取沿垂直于该梯度方向的像素集作为边缘特征;然后采用基于正交最小二乘法设计的径向基函数网络(OLS-RBF),通过边缘特征和图像主观质量的拟合,训练得到无参考客观质量评估模型,完成对JPEG2000图像的客观质量估计。与已有的一些方法的对比实验结果表明,本文方法对JPEG2000图像的客观质量评估与主观质量评估具有更好的一致性。

基于QFD的数字参考咨询服务质量评估

本文阐述了QFD理论与设计思想,提出了基于QFD的图书馆数字参考咨询服务质量评估方法,建立了图书馆数字参考咨询服务质量评估的质量屋模型,通过QFD质量屋模型来实现质量评估过程,力求建立一个科学合理的数字参考咨询服务质量评估的指标体系。

基于支持向量回归的无参考屏幕内容图像质量评估

提出一种新的基于支持向量回归的无参考屏幕内容图像质量评估算法.首先,利用高斯差分函数计算边缘图,通过边缘图提取边缘特征;其次,通过局部归一化获得亮度图,根据亮度图统计亮度特征;最后,利用支持向量回归算法将质量感知特征映射为主观分数.在两个数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于大部分现有算法.