[发明专利]一种基于密集连接网络的视频帧序列生成方法有效
| 申请号： | 201910322024.1 | 申请日： | 2019-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN110022422B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 晏婕;秦贵和;赵睿;黄玥;袁帅;许骞艺;姜慧明;张钟翰 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | H04N5/14 | 分类号： | H04N5/14;H04N7/18;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 22100 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 | 代理人： | 魏征骥 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于密集连接网络的视频帧序列生成方法，属于计算机视觉领域以及视频信号处理技术领域。以生成对抗网络为本发明方法的结构的基线，使用密集连接网络构建本发明的生成器模型，对输入视频帧序列的后续视频帧序列进行生成。本发明充分考虑输入视频帧序列内容的分布差异性，对具有特殊运动特点的部分增加权重。根据这种方式设计的损失函数能够为本发明中的生成器模型提供注意力机制，使得生成器模型能够对后续视频帧序列的不同部分有针对性地生成，实现对同一后续视频帧不同部分的差异性处理，在保证生成的后续视频帧序列与输入视频帧序列具有连续运动信息的同时，能够有效提升生成的后续视频帧序列的图像质量。 | ||
| 搜索关键词： | 后续视频帧 输入视频帧 连接网络 生成器 视频帧序列 计算机视觉领域 视频信号处理 注意力机制 方式设计 分布差异 连续运动 模型提供 损失函数 序列内容 运动特点 差异性 构建 基线 权重 图像 对抗 网络 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于密集连接网络的视频帧序列生成方法，其特征在于，包括下列步骤：/n(1)以生成对抗网络为模型的基线，构建基于密集连接网络的生成器模型G和基于卷积神经网络的判别器模型D；/n(2)获取输入视频帧序列，对输入视频帧序列特点进行分析，进而对生成后续视频帧序列的高权重区域进行设定，包括对输入视频帧序列的图像特点进行分析，对输入视频帧序列中变化速率较快的部分以及输入视频帧序列中的重点关注内容所在的部分做分割处理，并提高这些部分的注意力，注意力机制损失函数如下：/n
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