РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ И СЖАТИЯ ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ (заключительный) 19-01-00785

Были получены следующие результаты: - Разработан нейросетевой метод распространения цвета в видео. Данный метод превосходит существующие аналоги по качеству распространения цвета. - Разработан нейросетевой алгоритм поиска областей открытия/закрытия в видео. Разработанный метод превзошел все оптимизационные методы поиска областей открытия/закрытия как по качеству, так и по скорости работы, а также большинство нейросетевых методов. - Разработан метод адаптивного сжатия видеопоследовательностей на основе видеокодека x264 и построения карты визуального внимания с помощью предложенной нейросетевой модели. По итогам сравнений методы сжатия с учетом визуального внимания позволяют экономить до 17% битрейта при сохранении субъективного качества. - Разработан нейросетевой метод для стабильного во времени выделения людей на видеопоследовательности. Разработанный метод показал наилучшие результаты в субъективном сравнении с существующими аналогами. - Разработан бенчмарк Android VEQE для оценки энергопотребления и скорости видеодекодеров на Android устройствах. - Сформирован набор данных с видео одной сцены снятой с разных смартфонов и камер с разных ракурсов одновременно. Данный набор данных является уникальным в своем роде. - Разработан метод выбора конфигураций кодирования для входного видео. Сравнения продемонстрировали экономию битрейта на 4-15% по сравнению со стандартными предустановками x264 и x265 при аналогичном качестве сжатого видео и скорости кодирования.