针对当前网络系统对3D视频系统的需求,提出了一种基于深度学习的3D视频编码系统。首先,针对当前网络系统终端多样化问题,深入研究基于深度学习的鲁棒性 3D 视频编码;其次,针对当前网络系统中的设备不能处理高复杂度的问题,进一步研究基...针对当前网络系统对3D视频系统的需求,提出了一种基于深度学习的3D视频编码系统。首先,针对当前网络系统终端多样化问题,深入研究基于深度学习的鲁棒性 3D 视频编码;其次,针对当前网络系统中的设备不能处理高复杂度的问题,进一步研究基于深度学习的低复杂度3D视频编码;然后,针对当前网络系统中视频信息庞大问题,深入研究基于深度学习的高效3D视频编码;最后,针对人类是视频信息的最终接收体,深入研究基于深度学习的满足人类视觉特性的3D视频编码。实验结果表明,所提方法实现了基于深度学习的鲁棒、低复杂度、高效、符合人类视觉特性的3D视频编码。展开更多
文摘针对当前网络系统对3D视频系统的需求,提出了一种基于深度学习的3D视频编码系统。首先,针对当前网络系统终端多样化问题,深入研究基于深度学习的鲁棒性 3D 视频编码;其次,针对当前网络系统中的设备不能处理高复杂度的问题,进一步研究基于深度学习的低复杂度3D视频编码;然后,针对当前网络系统中视频信息庞大问题,深入研究基于深度学习的高效3D视频编码;最后,针对人类是视频信息的最终接收体,深入研究基于深度学习的满足人类视觉特性的3D视频编码。实验结果表明,所提方法实现了基于深度学习的鲁棒、低复杂度、高效、符合人类视觉特性的3D视频编码。