基于QoE控制的复杂度可分级的运动估计算法的中期报告.docx

基于QoE控制的复杂度可分级的运动估计算法的中期报告 本报告针对基于QoE控制的复杂度可分级的运动估计算法进行了中期进展的介绍。 首先，我们回顾了相关的研究和背景。运动估计是视频编码中非常重要的一个环节，不仅可以用于帧内帧间编码性能的优化，还可以实现视频质量控制和媒体数据传输优化等目标。传统的运动估计算法主要基于对视频帧的像素相似度匹配，缺乏对视频场景特征的智能感知和动态控制，同时在实时、低延迟的场景下会面临着高复杂度和低效率等问题，因此需要对算法进行改进和优化。 接着，我们介绍了本项目的研究内容和目标。本项目旨在通过引入QoE（Quality of Experience）的概念，结合视频场景特征提取和复杂度控制等技术，设计一种新型的运动估计算法，实现视频编码过程中的质量自适应和性能优化，以提高视频体验的满意度。 然后，我们详细阐述了本项目所采用的方法和技术路线。首先，我们将采用机器学习等数据驱动的方式，结合深度学习网络和传统运动估计方法，实现对视频场景特征的有效提取和分析。其次，我们将针对不同的视频场景类型和质量需求，设计不同的复杂度可分级运动估计模型，实现对编码过程中的复杂度控制和性能优化。最后，我们将开展一系列的实验和验证，评估所设计算法的性能和效果，并针对实际应用场景进行优化和改进。 最后，我们进行了工作进展的介绍。截至目前，我们已完成相关文献的调研和视频场景特征分析、初步设计了基于深度学习的特征提取模型和QoE控制框架，同时开展了一系列实验，验证并分析了所设计算法的性能和效果。下一步，我们将继续完善算法设计和实验验证工作，并对成果进行总结和提炼，以便将来的扩展和应用。