简介:采用跨平台开源视音频解决方案FFMPEG,设计了一个处理x264编码的RTSP(RealTimeStreamingProtocol)视频监控终端(接收、解码与播放).通过FFMPEG解码库裁剪与优化后交叉编译成单一库,来提升终端启动的加载速度.分析了H264视频数据的解码流程;实现了视频像素YUV转RGB并在android平台的显示,解码和显示采用多线程机制,进一步提升了系统性能.测试结果表明,此android流媒体接收端播放效果良好.
简介:人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.
简介:在视频编码器中,软判决量化可获得最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失,但不存在系数间依赖,且非常适合硬件并行流水处理.今采用离线统计的方法,分析余弦变换系数的分布情况,量化余数对量化的具体影响,构建了基于余弦变换系数分布参数,量化余数的自适应偏移模型.基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法.仿真结果表明,该算法在保证并行化处理的条件下,其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升,可接近软判决量化算法性能.
视频监控系统的android终端设计与实现
深度学习的视频监控下的人脸清晰度评价
一种内容自适应的硬判决量化算法