一种基于关键点特征的视频人像语义压缩方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于关键点特征的视频人像语义压缩方法
申请号:CN202510431969
申请日期:2025-04-08
公开号:CN120264016A
公开日期:2025-07-04
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于关键点特征的视频人像语义压缩方法,涉及视频图像处理技术领域。本发明提供的基于关键点特征的视频人像语义压缩方法,包括编码端和解码端;编码端获取待压缩的人像视频,提取人像头部的动态特征;将传输图像和人像头部动态特征传输至解码端;解码端接收传输图像和人像头部的动态特征,提取每帧传输图像的静态特征,结合人像头部的动态特征,得到重建的高保真人像视频。本发明通过打破像素相关性的局限,将核心聚焦于视频人像的语义信息,以契合现代视频应用对高质量、低延迟及高效率的严苛要求,尤其能充分满足5G时代对于高清、低延迟视频传输的需求,提升人像视频的视觉质量。
技术关键词
关键点特征 静态特征 动态 局部感受野 VGG网络 语义 融合特征 解码 坐标 编码 参数 采样点 双线性插值 视频图像处理技术 Softmax函数 低延迟视频 顶点 联合优化方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号