CN119484842A 基于关键帧预测的人脸视频压缩方法及系统 （湖南大学）

基于关键帧预测的人脸视频压缩方法及系统断经过压缩的人脸视频最终的质量是否达到预2S2.人脸视频关键帧提取：基于对人脸视频通过预设帧率划分方式进行帧率特征提取所述通过对各提取帧特征指数的数据处理，将各提取帧划分为各关键帧以及各特征将各提取帧特征指数与相邻的后一个提取帧对应的特征指数进行将人脸初始视频的最高亮度与最低亮度进行比值处理，得到人脸将人脸初始视频的平均信号功率与平均噪声功率进行比值处理若视频质量指数大于或等于视频压缩数据库预设的视频若视频质量指数小于视频压缩数据库预设的视频质量指数界定3若比较结果为第一视频质量比较结果，则将人脸初始视频标记若比较结果为第二视频质量比较结果，则对人脸初始视频进行预的人脸初始视频标记为人脸视频，并对人脸视频通过预设帧率划分方式进行帧率特征提所述对人脸初始视频进行预处理，具体预处理包括噪声去除、增强对将各提取帧的亮度对比度与视频压缩数据库预设的参将各提取帧的亮度偏差值、人脸所占面积、人脸倾斜角度以及视;值对应的特征影响指标，jd,为第n个提取帧的人脸倾斜人脸倾斜角度单位数值对应的特征影响指标，VQI为将第二人脸视频的视频信号功率与视频噪声功率进行比值分析将第二人脸视频的视频时长与人脸视频的视频时长进行差值处理将第二人脸视频的视频分辨率与人脸视频的视频分辨率进行差4若第二人脸视频的特征准确指数大于或等于视频压缩数据库预设的第二人脸视频的若第二人脸视频的特征准确指数小于视频压缩数据库预设的第二人脸视频的特征准若比较结果为第二比较结果，则需要对人脸视频的帧率特10.应用如权利要求1_9中任意一项所述基于关键帧预测的人脸视频压缩方法的系统，人脸视频关键帧提取模块，用于基于对人脸视频通过预设帧人脸视频压缩模块，用于将人脸视频中的各关键帧以及各特征帧人脸压缩视频解压与重构模块，用于对人脸压缩视频进行解对人脸视频的帧率特征提取以及压缩编码进行预所述通过对各提取帧特征指数的数据处理，将各提取帧划分为各关键帧以及各特征将各提取帧特征指数与相邻的后一个提取帧对应的特征指数进行5动中传递非语言交流信息的关键。在现有的视频压缩方法中，通常都是直接通过获取的视频数据进行压缩处理的，[0006]针对现有技术的不足，本发明提供了基于关键帧预测的人脸视频压缩方法及系S2.人脸视频关键帧提取：基于对人脸视频通过预设帧率划分方式进行帧率特征6S3.人脸视频压缩：将人脸视频中的各关键帧以及各特征帧分别进行压缩编码操人脸视频的帧率特征提取以及压缩编码进行各提取帧特征偏差指数，并与视频压缩数据库预设的提取帧特征偏差指数阈值进行比较，[0011]作为进一步的方法，所述根据比较结果判定是否需要对人脸初始视频进行预处接对人脸视频通过预设帧率划分方式进行帧7;积单位数值对应的特征影响指标，jd,为第n个提取帧的人库预设的人脸倾斜角度单位数值对应的特征影响指标，缩数据库预设的视频质量指数单位数值对应的特若第二人脸视频的特征准确指数大于或等于视频压缩数据库预设的第二人脸视[0018]若第二人脸视频的特征准确指数小于视频压缩数据库预设的第二人脸视频的特8是否对人脸视频的帧率特征提取以及压缩编码进行各提取帧特征偏差指数，并与视频压缩数据库预设的提取帧特征偏差指数阈值进行比较，与视频压缩数据库预设的第二人脸视频的特征准确阈值进行比较，得到并根据比较结果，[0026]利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限9[0028]参照图1所示，本发明第一方面提供了基于关键帧预测的人脸视频压缩方法，包[0030]S2.人脸视频关键帧提取：基于对[0031]S3.人脸视频压缩：将人脸视频中的各[0032]需要解释的是，上述对于人脸视频中的各关键帧采用VVC（VersatileVideo第二人脸视频在视觉质量和内容上应该与原始各提取帧特征偏差指数，并与视频压缩数据库预设的提取帧特征偏差指数阈值进行比较，频压缩数据库预设的帧数单位数值对应的质量影响指标，BT为人脸初始视频的传输比特率，ABT为视频压缩数据库预设的参考传输比特率，BC为人脸初始视频的亮度对比度，视频压缩数据库预设的平均信噪比单位数值对应的质量频压缩数据库根据存储的质量影响指标对应关系自动提取出平均信噪比单位数值对应的接对人脸视频通过预设帧率划分方式进行帧低分辨率人脸图像最相似的高分辨率人脸视频，可以有效增强低质量人脸视频的分辨率，[0055]将各提取帧的亮度对比度与视频压缩数据库预设的参考亮度对比度进行差值处;积单位数值对应的特征影响指标，jd,为第n个提取帧的人库预设的人脸倾斜角度单位数值对应的特征影响指标，缩数据库预设的视频质量指数单位数值对应的特库预设的参考亮度对比度之间的差值，其中提取帧的亮度对比度是指提取帧的明暗程度，占面积单位数值与提取帧特征指数同步输入至视频压缩数据库存储的特征影响指标对应斜角度单位数值与提取帧特征指数同步输入至视频压缩数据库存储的特征影响指标对应量指数单位数值与提取帧特征指数同步输入至视频压缩数据库存储的特征影响指标对应[0062]需要解释的是，上述提取帧特征指数与人脸所占面积和各提取帧特征偏差指数，并与视频压缩数据库预设的提取帧特征偏差指数阈值进行比较，提取帧特征偏差指数阈值进行比较，若第3个提取帧特征偏差指数大于或等于视频压缩数据库预设的提取帧特征偏差指数阈值，则将第3个提取帧特征对应的第3个提取帧以及第4均信号功率以及视频平均噪声功率等参数之间可能存在相互影响的关系，视频时长越长，单位数值对应的准确指标，pt为第二人脸视频的压缩偏差时长，Apt为视频压缩库预设的参考亮度对比度，rsnr为第二人脸视频的平均信噪比，Arsnr为视频压缩数据库二人脸视频的压缩分辨率偏差值是指第二人脸视频的视频分辨率与人脸视频的视频分辨平均信号功率与平均噪声功率是通过视频分析工具来测量第二人脸视频中的信号功率和甚至大于预设的压缩分辨率允许偏差值时，分辨率的降低会导致图像中的细节信息丢失，[0075]具体的，所述判断是否对人脸视频的帧率特征提取以及若第二人脸视频的特征准确指数大于或等于视频压缩数据库预设的第二人脸视然保持了较高的准确性，压缩和解压过程没有对视频中的人脸特征造成显著的损失或扭脸视频的帧率特征提取以及压缩编码进行预[0077]若第二人脸视频的特征准确指数小于视频压缩数据库预设的第二人脸视频的特集通过神经网络一次完整的正向传播和反向传播过程通过调整压缩过程中使用的关键;;;式中，TotalBits为压缩后的图像所需的总比特数，ImageWidth为图像的宽度，;[0091]表3比较了关键帧数目为1时在相似比特率消耗下展示了我们方法和不同方法的[0092]表4比较了关键帧数目为1时在相似比特率消耗下展示了我们方法和不同方法的;[0099]参照图2所示，本发明第二方面提供了基于关键帧预测的人脸视频压缩方法的系于或等于视频压缩数据库预设的视频质量指