[发明专利]一种基于人脸检测的视频压缩容错方法及编解码方法无效

专利信息
申请号: 200810102513.8 申请日: 2008-03-21
公开(公告)号: CN101257635A 公开(公告)日: 2008-09-03
发明(设计)人: 高飞 申请(专利权)人: 北京中星微电子有限公司
主分类号: H04N7/64 分类号: H04N7/64;H04N7/66;G06K9/00
代理公司: 北京安信方达知识产权代理有限公司 代理人: 龙洪;霍育栋
地址: 100083北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 检测 视频压缩 容错 方法 解码
【说明书】:

技术领域

发明涉及视频压缩技术领域,尤其涉及一种基于人脸检测的视频压缩容错方法及编解码方法。

背景技术

视频压缩编码技术使视频数据获得了极高的压缩效率,但压缩后的码流在传输过程中,尤其是无线信道上的传输中,仍然存在着一些棘手的问题,其中比较突出的是:一方面,这些压缩后的码流对信道比特误码非常敏感;另一方面,无线信道由于多径反射和衰落引入了大量的随机误码和突发误码,影响了码流的正常传输。尤其是当采用了变长编码(Variable LengthCoding,VLC)技术后,码流更加容易受到误码的影响,导致解码时遇到下一个同步码字之前无法对VLC码字进行正确的解码,使数据在解码端失去与编码端的同步;同时预测编码技术会将错误扩散到整个视频序列中,极大地降低重建图像的质量。因此,为了实现良好质量的视频传输,必须结合实际应用信道的传输特性,采取一定的容错措施。

容错算法主要可分为基于编码器的容错算法、基于解码器的容错算法和基于反馈信道的容错算法。其中:

(1)基于编码器的容错算法,是指通过在编码比特流中添加冗余信息。这些冗余信息被添加在信源或信道编码器中,降低编码的效率,增加实现的复杂度,以换取编码的容错性能,大致包括:分层编码、多描述编码、独立分段编码、再同步编码和前向纠错编码(Forward Error Correction,FEC)等。

(2)基于解码器的容错算法,是指利用被损坏的宏块与其相邻的宏块之间的相关性来完成恢复工作,包括错误检测和错误恢复。对于错误检测,一般采用针对语法的检错和嵌入数据的检错;对于错误恢复,可采用时域和空域的错误隐藏方法。

(3)基于反馈信道的容错算法,是指利用解码器获得误码信息,并通过反馈信道,传送给编码器进行误码处理的一种方式。主要包括:误码跟踪,有条件的ARQ(Automatic Repeat Request,自动请求重传),帧内/帧间编码模式选择和参考图像选择模式等。

具有人脸检测功能的视频采集产品已经有很多实用产品,目前在IP(Internet Protocol,互联网协议)信道和无线信道中经常出现网络拥塞和错误丢包导致实时的视频传输的视觉效果较差的问题,为了实现可靠传输可通过错误重传的机制来实现的。这种机制虽然可以保证可靠的端到端通信,但是在网络负载严重的情况下会带来更糟的结果,所以需要一种视频压缩容错方法,使图像数据具有较强的容错能力,使视频数据在网络负载严重的情况下传输,也可以在解码端得到使用者能够接收的图像效果。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于人脸检测的视频压缩容错方法及编解码方法,使视频图像数据在网络负载严重的情况下传输也具有较强的容错能力。

为了解决上述技术问题,本发明提供了一种基于人脸检测的视频压缩容错方法,包括:

编码端对视频图像数据进行编码后得到图像压缩数据并向解码端发送,所述编码端对视频图像进行人脸检测,确定人脸区域和人脸区域位置信息,将人脸区域对应的图像压缩数据和所述人脸区域位置信息作为冗余数据向解码端发送;

所述解码端对收到的图像压缩数据进行解码,正常解码时,根据解码后的图像数据确定背景图像数据;解码错误且冗余数据正确时,将收到的所述冗余数据中人脸区域对应的图像压缩数据解码后得到的人脸区域图像数据与保存的背景图像数据对应叠加后作为解码后的视频图像数据。

进一步地,编码端发送冗余数据的方式为以下情况中的一种:将每帧视频图像对应的冗余数据与每帧视频压缩数据一起发送;解码端判断视频压缩数据出现解码错误时,进一步判断所述冗余数据出现错误后,向编码端发送冗余数据重传请求,编码端收到所述冗余数据传送请求后,将下一帧视频图像对应的冗余数据与下一帧视频压缩数据一起发送。

进一步地,所述人脸区域对应的图像压缩数据指编码端对当前帧视频图像进行编码后得到的图像压缩数据中人脸区域对应的压缩数据。

进一步地,所述人脸区域对应的图像压缩数据指所述编码端根据对当前帧视频图像进行编码时的量化步长确定人脸区域量化步长后,采用所述人脸区域量化步长对人脸区域对应的图像数据进行编码得到的人脸区域压缩数据;

所述解码端采用人脸区域量化步长对所述人脸区域对应的图像压缩数据进行解码。

进一步地,所述人脸区域量化步长是对视频图像数据编码时采用的量化步长与加权系数的乘积,所述加权系数是系统设定的大于1的实数。

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