[发明专利]基于推理参数的映射函数到视频信号的自动应用

权利要求书

1.一种方法，包括：

发起基于视频信号的内容的显示，所述视频信号正在被设备处理；

至少响应于在发起基于所述视频信号的所述内容的所述显示之后环境光的强度的第一变化或所述环境光的色温的第二变化，至少基于来自所选择的机器学习模型的第一推理参数来选择第一映射函数，所述第一映射函数能够应用到与所述视频信号的帧相对应的像素；以及

将所述第一映射函数自动应用到与所述视频信号的第一组帧相对应的第一多个像素。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：至少响应于所述环境光的所述强度的第三变化或所述环境光的所述色温的第四变化；选择能够应用到与所述视频信号的帧相对应的像素的第二映射函数，其中所述第二映射函数是至少基于来自所述所选择的机器学习模型的第二推理参数而被选择的；以及将所述第二映射函数自动应用到与所述视频信号的第二组帧相对应的第二多个像素。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述所选择的机器学习模型是至少基于所述设备的设备型号而被选择的。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括在以下至少一项之后请求所述设备的用户提供反馈，所述反馈与正在被显示的所述内容的感知质量的任何变化相对应：所述第一映射函数到与所述视频信号的所述第一组帧相对应的所述第一多个像素的第一应用，或者所述第二映射函数到与所述视频信号的所述第二组帧相对应的所述第二多个像素的第二应用。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：从所述设备向远程计算系统传送与所述反馈、所述设备型号和至少一个所述推理参数有关的信息。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于与被所述设备显示的内容的感知质量有关的偏好数据，来训练包括所述所选择的机器学习模型的机器学习模型。

7.根据权利要求3所述的方法，还包括：基于训练数据来训练包括所述所选择的机器学习模型的机器学习模型，其中所述训练数据的至少一个子集是基于来自具有所述设备型号的多个设备的用户的反馈而被生成的。

8.一种设备，包括：

处理器，被配置为发起基于视频信号的内容的显示，所述视频信号正在被所述设备处理；以及

存储器，包括至少一个模块，所述至少一个模块包括被配置为进行以下操作的指令：

至少响应于在基于所述视频信号的所述内容的所述显示的发起之后环境光的强度的第一变化或所述环境光的色温的第二变化，至少基于来自所选择的机器学习模型的第一推理参数来选择第一映射函数，所述第一映射函数能够应用到与所述视频信号的帧相对应的像素，以及

将所述第一映射函数自动应用到与所述视频信号的第一组帧相对应的第一多个像素。

9.根据权利要求8所述的设备，还包括第二组指令，所述第二组指令被配置为：至少响应于所述环境光的所述强度的第三变化或所述环境光的所述色温的第四变化，选择能够应用到与所述视频信号的帧相对应的像素的第二映射函数，其中所述第二映射函数是至少基于来自所述所选择的机器学习模型的第二推理参数而被选择的；以及将所述第二映射函数自动应用到与所述视频信号的第二组帧相对应的第二多个像素。

10.根据权利要求9所述的设备，其中所述所选择的机器学习模型是至少基于所述设备的设备型号而被选择的。

11.根据权利要求9所述的设备，其中所述至少一个模块包括第三组指令，所述第三组指令被配置为在以下至少一项之后请求所述设备的用户提供反馈，所述反馈与正在被显示的所述内容的感知质量的任何变化相对应：所述第一映射函数到与所述视频信号的所述第一组帧相对应的所述第一多个像素的第一应用，或所述第二映射函数到与所述视频信号的所述第二组帧相对应的所述第二多个像素的第二应用。