【摘 要】
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在面向社区楼道或门栋监控中,人脸信息尤为重要.通过NB-IoT(窄带物联网)接入,可以满足低成本、广覆盖和多接入的需求,但是常规编码方法在窄带低码率下无法保障人脸质量.针对该问题,提出一种面向人脸业务的混合分辨率监控视频压缩方法.利用监控视频统计特性优化人脸检测速度,采用不同分辨率区别编码人脸和非人脸区域,在高倍率压缩下提高了人脸的可辨识性.实验表明,该方法相较于主流感兴趣区域编码,人脸区域PSNR提高了5.57 dB,编码速度提高了5.12倍,具备NB-IoT环境下的实用性.
【机 构】
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武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程技术研究中心 湖北 武汉430072;武汉大学苏州研究院 江苏 苏州215123
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在面向社区楼道或门栋监控中,人脸信息尤为重要.通过NB-IoT(窄带物联网)接入,可以满足低成本、广覆盖和多接入的需求,但是常规编码方法在窄带低码率下无法保障人脸质量.针对该问题,提出一种面向人脸业务的混合分辨率监控视频压缩方法.利用监控视频统计特性优化人脸检测速度,采用不同分辨率区别编码人脸和非人脸区域,在高倍率压缩下提高了人脸的可辨识性.实验表明,该方法相较于主流感兴趣区域编码,人脸区域PSNR提高了5.57 dB,编码速度提高了5.12倍,具备NB-IoT环境下的实用性.
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