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摘要
视频质量得分是观测者在多个时间尺度下对视频进行感知的结果，而当前质量评价模型普遍在某个固定尺度下对失真进行描述，单一粒度的特征对全局信息表征并不充足。为充分提取并聚合多粒度信息来刻画人类复杂的感知机制，提出一种基于多尺度时空特征聚合的全参考视频质量评价方法。首先，为解决传统质量评价算法中固定间隔采样丢失关键帧的痛点，通过结合图像结构失真度与感知运动能量对序列自适应采样；其次，为提取不同粒度特征对失真进行表征，并探究聚合多粒度特征的有效方式，利用堆叠的长短时记忆层对序列进行特征提取，模拟视觉神经的正反向感知迭代机制，对网络层特征融合；最后，结合多通道自注意力网络回归预测得分。模型在多个数据集中的SRCC指标均达到0.93以上，取得最优或次优的性能。
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