[发明专利]高舒适度立体视频生成方法、系统及终端设备

权利要求书

1.一种高舒适度立体视频生成方法，其特征在于，包括：

根据输入的立体视频数据建立训练集；

通过所述训练集训练生成对抗网络，生成新的立体视频数据；其中，所述生成对抗网络包括生成器和判别器；

通过所述训练集和新的所述立体视频数据训练所述判别器，并将判别结果反馈至所述生成器，以更新所述生成器的参数；

返回通过所述训练集训练生成对抗网络，生成新的立体视频数据，直到所述生成对抗网络收敛；

获取所述生成对抗网络收敛时生成的新的立体视频数据，作为高舒适度的立体视频数据。

2.如权利要求1所述的高舒适度立体视频生成方法，其特征在于，根据输入的立体视频数据建立训练集，包括：

将输入的立体视频数据转化成图像序列，所述图像序列为将所述立体视频数据中的每帧图像按照采集时间顺序排列而成的序列；

根据预设大小的采样窗口对所述图像序列中的每帧图像进行下采样；

根据下采样后的所述图像序列建立训练集。

3.如权利要求2所述的高舒适度立体视频生成方法，其特征在于，根据下采样后的所述图像序列建立训练集，包括：

标注下采样后的所述图像序列中的每帧图像；

建立由带有标注的所有帧图像构成的训练集。

4.如权利要求1所述的高舒适度立体视频生成方法，其特征在于，通过所述训练集训练生成对抗网络，生成新的立体视频数据的训练过程的公式表示如下：

其中，V(D,G)为价值函数，D为判别器，G为生成器，E为编码器，x表示一帧图像，p_data(x)表示真实的立体视频数据，D(x)表示x来自真实的立体视频数据而不是来自p_g(x)的概率的函数，p_g(x)为生成器生成的样本分布、x的参数或生成器的参数，z表示隐空间的一个样本或生成器输入的噪声，p_z(z)为输入噪声变量，G(z)表示隐空间或生成器根据z生成的立体视频数据。

5.如权利要求4所述的高舒适度立体视频生成方法，其特征在于，返回通过所述训练集训练生成对抗网络，生成新的立体视频数据，直到所述生成对抗网络收敛，包括：

返回通过所述训练集训练生成对抗网络，生成新的立体视频数据，直到p_g(x)收敛为趋近于p_data(x)或等于p_data(x)。

6.一种高舒适度立体视频生成系统，其特征在于，包括：

建立模块，用于根据输入的立体视频数据建立训练集；

生成模块，用于通过所述训练集训练生成对抗网络，生成新的立体视频数据；其中，所述生成对抗网络包括生成器和判别器；

更新模块，用于通过所述训练集和新的所述立体视频数据训练所述判别器，并将判别结果反馈至所述生成器，以更新所述生成器的参数；

返回模块，用于返回通过所述训练集训练生成对抗网络，生成新的立体视频数据，直到所述生成对抗网络收敛；

获取模块，用于获取所述生成对抗网络收敛时生成的新的立体视频数据，作为高舒适度的立体视频数据。

7.如权利要求6所述的高舒适度立体视频生成系统，其特征在于，所述建立模块包括：

转化单元，用于将输入的立体视频数据转化成图像序列，所述图像序列为将所述立体视频数据中的每帧图像按照采集时间顺序排列而成的序列；

采样单元，用于根据预设大小的采样窗口对所述图像序列中的每帧图像进行下采样；

建立单元，用于根据下采样后的所述图像序列建立训练集。

8.如权利要求7所述的高舒适度立体视频生成方法，其特征在于，所述建立单元包括：

标注子单元，用于标注下采样后的所述图像序列中的每帧图像；

建立子单元，用于建立由带有标注的所有帧图像构成的训练集。