H.364場景轉(zhuǎn)換研究與優(yōu)化的開題報(bào)告

H.364場景轉(zhuǎn)換研究與優(yōu)化的開題報(bào)告一、選題背景場景轉(zhuǎn)換在現(xiàn)代圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域中具有重要的應(yīng)用，如圖像識(shí)別、視頻分析、無人駕駛等。其中，場景轉(zhuǎn)換技術(shù)最重要的是將一個(gè)場景轉(zhuǎn)換成另一個(gè)場景，這既要求獲得原始場景的表征，也要學(xué)習(xí)如何對(duì)表征進(jìn)行轉(zhuǎn)換。針對(duì)場景轉(zhuǎn)換中存在的問題，本文擬進(jìn)行深入的研究和優(yōu)化，開展H.364場景轉(zhuǎn)換研究與優(yōu)化。二、研究內(nèi)容1.探究H.264視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)和轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)；2.分析H.264場景轉(zhuǎn)換技術(shù)中存在的問題和局限性；3.提出新的場景轉(zhuǎn)換方法，探究其性能指標(biāo)、特點(diǎn)和優(yōu)勢；4.對(duì)比分析新方法與傳統(tǒng)場景轉(zhuǎn)換方法，評(píng)估新方法的性能表現(xiàn)；5.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，論證本方法的可行性和實(shí)用性。三、研究意義1.探究H.264視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)和轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，有利于加深人們對(duì)該標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)識(shí)和了解，提高對(duì)優(yōu)秀視頻編碼的識(shí)別和應(yīng)用能力；2.分析H.264場景轉(zhuǎn)換技術(shù)中的問題和局限性，有助于深入掌握該技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，指導(dǎo)其進(jìn)一步實(shí)際應(yīng)用和改進(jìn)；3.提出新的場景轉(zhuǎn)換方法和改進(jìn)措施，可以有效提高H.264場景轉(zhuǎn)換技術(shù)的性能指標(biāo)和可靠性，有利于其在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮更多的作用；4.對(duì)比傳統(tǒng)場景轉(zhuǎn)換技術(shù)與新方法，可以更直觀地體現(xiàn)出新方法的優(yōu)勢和性能提升；5.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，既有利于論證本方法的可行性和實(shí)用性，也可以為H.264場景轉(zhuǎn)換技術(shù)的改進(jìn)做出更貢獻(xiàn)。四、研究方法1.文獻(xiàn)調(diào)研法：通過查閱資料、文獻(xiàn)和相關(guān)網(wǎng)站，系統(tǒng)地對(duì)H.264標(biāo)準(zhǔn)和場景轉(zhuǎn)換技術(shù)進(jìn)行全面、深入的了解和分析，探討其存在的問題和解決方案；2.實(shí)驗(yàn)方法：通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析，評(píng)估和比較傳統(tǒng)H.264場景轉(zhuǎn)換技術(shù)與新方法的性能，探索調(diào)優(yōu)方法和工具；3.計(jì)算機(jī)模擬方法：基于計(jì)算機(jī)圖像處理的技術(shù)手段，進(jìn)行H.264場景轉(zhuǎn)換技術(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)，獲取各種指標(biāo)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步研究和改進(jìn)。五、進(jìn)度安排1.第一周：調(diào)查H.264視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)和轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，并梳理相關(guān)文獻(xiàn)；2.第二周：分析H.264場景轉(zhuǎn)換技術(shù)中存在的問題和局限性，并提出改進(jìn)方案；3.第三周：實(shí)現(xiàn)新的場景轉(zhuǎn)換方法，并對(duì)比傳統(tǒng)場景轉(zhuǎn)換方法；4.第四周：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估本方法的性能表現(xiàn)；5.第五周：撰寫論文，準(zhǔn)備答辯材料，完善研究報(bào)告。六、參考文獻(xiàn)1.Li,M.,Li,Y.,Li,X.,Zhang,X.,&Li,K.(2019).“Image-AwareDeepVideoCodingUsingSceneTransitionDetection”.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology.2.Kalogeiton,V.,Tian,Z.,&Segal,A.V.(2017).“RecognizingandSegmentingontheFly:ADynamicApproachforSceneDetectionandSegmentation”.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.3.Deng,X.,Dong,Y.,Xu,Y.,&Chen,H.(2018).“SceneChangeDetectionUsingConvolutionalNeuralNetworkswithMultipleStrategies”.IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo.4.Koduru,N.,Kovács,G.L.,&Szirányi,T.(2017).“RegularizationBa