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Artículo

Research on Video Quality Evaluation of Sparring Motion Based on BPNN PerceptionInvestigación sobre la evaluación de la calidad de vídeo del movimiento de los sparrings basada en la percepción de BPNN

Resumen

La calidad del vídeo de boxeo se ve afectada por muchos factores. Por ejemplo, tiene que ser comprimido y codificado antes de su transmisión. En el proceso de transmisión, se encontrará con condiciones de red como la pérdida de paquetes y el jitter, que afectarán a la calidad del vídeo. En combinación con los nueve parámetros característicos propuestos que afectan a la calidad del vídeo, este artículo propone una arquitectura de sistema de evaluación de la calidad del vídeo. Teniendo en cuenta los daños de compresión y de transmisión del vídeo de deportes de ocio, se propone un algoritmo de evaluación de la calidad del vídeo basado en la red neuronal BP (BPNN). Se implementa un sistema específico de algoritmo de evaluación de la calidad del vídeo de Wushu. El sistema toma el resultado de la ingeniería de características de 9 parámetros de características del vídeo de boxeo como entrada y la puntuación de calidad subjetiva del vídeo como salida de entrenamiento. El algoritmo BPNN establece la relación de mapeo y finalmente se obtiene la evaluación objetiva de la calidad del vídeo de boxeo. Los resultados muestran que utilizando el modelo de análisis de redes neuronales, los parámetros característicos de los daños por compresión y los daños por transmisión utilizados en este trabajo pueden obtener mejores resultados de evaluación. En comparación con el algoritmo de comparación, la precisión del método de evaluación de la calidad del vídeo propuesto en este trabajo ha mejorado considerablemente. Las características subjetivas de los usuarios se evalúan cuantitativamente y se añaden al modelo de evaluación objetiva de la calidad del vídeo en este trabajo, para que la evaluación del vídeo sea más precisa y cercana a los usuarios.

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