[发明专利]一种利用视频统计特征预测差错敏感度的方法有效
| 申请号： | 201711212702.6 | 申请日： | 2017-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN107888931B | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 马然;李童;郑鸿鹤;安平 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | H04N19/89 | 分类号： | H04N19/89;H04N19/895;H04N21/647 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 陆聪明 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种利用视频统计特征预测差错敏感度的方法，具体步骤是：提取丢包视频特征：对测试视频随机丢包处理，获取丢失块周围块的丢失情况，计算丢失块所处区域的纹理复杂度，计算丢失块区域梯度，估计丢失块的运动矢量；同时将周围块的丢失情况、纹理复杂度、梯度以及运动矢量联合构成丢失块的统计特征；计算差错敏感度：将丢包后的视频进行差错隐藏，再以块为单位统计仍存在的错误像素，计算差错敏感度；训练模型并预测：丢失块的统计特征及其相应的差错敏感度构成训练集，使用训练集训练支持向量回归器SVR，把丢失块的统计特征输入训练好的SVR模型，输出预测的差错敏感度。本方法精确预测出丢包对视频帧不同区域影响严重程度，减少复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 视频 统计 特征 预测 差错 敏感度 方法 | ||
【主权项】：
一种利用视频统计特征预测差错敏感度的方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1.提取丢包视频特征：对测试视频随机丢包处理，获取丢失块周围块的丢失情况，计算丢失块所处区域的纹理复杂度，计算丢失块区域梯度，估计丢失块的运动矢量；同时将周围块的丢失情况、纹理复杂度、梯度以及运动矢量联合构成丢失块的统计特征；步骤2.计算差错敏感度：将丢包后的视频进行差错隐藏，再以块为单位统计仍存在的错误像素，计算差错敏感度；步骤3.训练模型并预测：丢失块的统计特征及其相应的差错敏感度构成训练集，使用训练集训练支持向量回归器SVR，把丢失块的统计特征输入训练好的SVR模型，输出预测的差错敏感度。
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