基于视觉显著计算的视频流媒体渐进式表达方法

发布时间：2018-01-10 10:00

  本文关键词：基于视觉显著计算的视频流媒体渐进式表达方法　出处：《电子学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了有效解决视频流媒体传输网络带宽、播出视频质量和用户实时性访问之间的矛盾,本文提出了一种基于视觉显著计算的视频流媒体渐进式表达方法.在视频内容分析和理解的基础上,首先进行场景分类和视觉敏感区域提取;然后根据编码信息确定视频序列中各帧的重要性,估计帧内片层数据重要性;最后基于视觉显著计算的结果提出一种适应网络带宽和质量可伸缩的视频流媒体渐进式表达方法.采用中粒度质量可伸缩(MGS)编码,在模拟网络测试平台上分别针对集中式和分散式视觉敏感区域视频序列进行实验研究,实验结果验证了本文提出的基于视觉显著计算的视频流媒体渐进式表达方法的正确性和有效性.
[Abstract]:In order to effectively solve the network bandwidth of video streaming media transmission, the contradiction between broadcast video quality and real-time access of users is solved. In this paper, a progressive representation method of video streaming media based on visual salient computing is proposed. Firstly, scene classification and visual sensitive region extraction are carried out on the basis of video content analysis and understanding. Then, the importance of each frame in the video sequence is determined according to the coding information, and the importance of the in-frame lamellar data is estimated. Finally, based on the results of visual salience calculation, a progressive representation method of video streaming media is proposed, which adapts to the network bandwidth and quality scalability. The medium granularity quality scalable MGScoding is adopted. Based on the simulated network test platform, the video sequences of centralized and decentralized visual sensitive regions are studied experimentally. The experimental results verify the correctness and effectiveness of the proposed video streaming media progressive representation method based on visual salient computing.
【作者单位】： 深圳信息职业技术学院可视媒体处理与传输深圳市重点实验室;深圳大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61172165) 广东省自然科学基金(No.S2011010000697) 广东省高等职业院校珠江学者岗位计划(2011) 深圳市基础研究计划-杰出青年基金(No.JC201005280613A) 深圳市基础研究(学科布局)计划(No.基20160225)
【分类号】：TN919.8
【正文快照】： 1引言视觉是人类获取信息的重要手段.人类通过视觉接受的信息包括文本、图像、音视频、三维动画和数字几何等,约占获取信息总量的83%.互联网用户希望在较低的网络带宽条件下,能够接收到清晰生动的音视频信息.传统的下载方式很难满足需求,因此流媒体应运而生,其中视频流媒体最

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本文编号：1404800