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文檔簡介
1、在計算機信息通信行業(yè)迅猛發(fā)展的今天，網(wǎng)上信息量以帶寬的指數(shù)級增長，因此網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)通信之間的矛盾將在未來很長一段時期內(nèi)作為社會發(fā)展的主要矛盾之一。同時，在其他一些特殊領(lǐng)域，例如水下通信領(lǐng)域，如何在如此低的帶寬環(huán)境下滿足視頻通信的需求也面臨巨大的挑戰(zhàn)。
在基于主動外觀模型(AAM, Active Appearance Model)的視頻通信系統(tǒng)的實現(xiàn)策略中，比較容易想到的一個思路是，我們首先通過大量的人臉庫樣本訓練出AAM模型
2、，在視頻通話時，我們提取出每一幀圖像中的人臉，使用反向組合算法對當前人臉進行AAM擬合，從而計算出當前人臉AAM模型參數(shù)，這個參數(shù)包含了形狀參數(shù)和紋理參數(shù)兩個部分，最后通過發(fā)送AAM模型參數(shù)的策略來進行通信，并在接收端進行人臉部分的恢復(fù)。此種方法能夠在較大程度上提高視頻的壓縮比。
本文進一步對以上的思路進行了改進與創(chuàng)新，提出了基于AAM的關(guān)鍵幀人臉恢復(fù)的視頻壓縮框架，并將其應(yīng)用于視頻通信系統(tǒng)中。我們將上一段提出的人臉壓縮策略嵌
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