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視頻質量評價（VQA）是以人眼的主觀質量評估結果為依據，使用算法模型對失真視頻進行評估。傳統的評估方法難以做到主觀評價結果與客觀評價結果相一致。基于深度學習的視頻質量評價方法無需加入手工特征，通過模型自主學習即可進行評估，對視頻質量的監控和評價有重要意義，已成為計算機視覺領域的研究熱點首先對視頻質量評價的研究背景和主要研究方法進行介紹;其次從全參考型和無參考型兩方面介紹基于深度學習的客觀質量評價方法，并且從所用的卷積神經網絡模型對無參考型評價方法進行了分類比較;接著介紹視頻質量評價算法的相關數據庫和評價算法性能指標，并對算法性能進行比較;最后對目前視頻質量評價研究存在的問題進行總結，并展望了該領堿面臨的挑戰和未來發展方向。
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