【技術實現步驟摘要】
本公開總體上涉及視頻編碼，并且更具體地，涉及用于確定運動向量的置信度的方法和裝置。
技術介紹
1、視頻包括靜止圖像幀數據序列。典型地，視頻序列中的相鄰幀之間(例如，幀n與相鄰幀n+1之間)存在類似性。由此，存在幀n中的對象將也存在于幀n+1中的可能性。例如，對象或對象的部分被包括在幀n+1中的第一圖像數據宏塊中，該第一宏塊是矩形像素塊(例如，8×8像素塊、16×16像素塊、32×32像素塊、等等)。塊匹配估計被執行以確定幀n中與第一宏塊最相似的第二宏塊。在第二宏塊被估計之后，生成包括從第二宏塊到第一宏塊的方向和距離的運動向量。因為幀n與幀n+1之間的時間差是已知的，所以計算可以被執行以確定存在于第一宏塊和第二宏塊中的對象或對象的部分的運動學(例如，速度等)。
技術實現思路
【技術保護點】
1.一種用于確定運動向量的置信度的裝置，包括：
2.如權利要求1所述的裝置，其中，所述可編程電路系統包括以下各項中的一項或多項：
3.如權利要求1所述的裝置，其中，所述特征數據包括與所述第一像素數據塊相關聯的第一空間特征數據，并且所述可編程電路系統用于：
4.如權利要求1所述的裝置，其中，所述特征數據進一步基于第一替代運動向量，所述第一替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第三像素數據塊來生成，所述第一替代運動向量具有第一預測誤差，所述第一預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第三像素數據塊的像素差相對應，所述特征數據與包括所述第一預測誤差的所述第一替代運動向量相關聯。
5.如權利要求4所述的裝置，其中，所述特征數據進一步基于第二替代運動向量，所述第二替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第四像素數據塊來生成，所述第二替代運動向量具有第二預測誤差和成本，所述第二預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第四像素數據塊的像素差相對應，所述成本同所述第二替代運動向量與相鄰于所述第二替代運動向量的多個其他運動向量的平均
6.如權利要求5所述的裝置，其中，所述特征數據進一步基于第三替代運動向量，所述第三替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第五像素數據塊來生成，所述第三替代運動向量具有第三預測誤差，所述第三預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第五像素數據塊的像素差相對應，所述第五像素數據塊的坐標位置等于所述第一像素數據塊的坐標位置，所述特征數據與包括所述第三預測誤差的所述第三替代運動向量相關聯。
7.如權利要求6所述的裝置，其中，所述可編程電路系統用于確定所述特征數據的多個組合，所述置信度分數進一步基于所述特征數據的所述多個組合。
8.如權利要求1至7中的任一項所述的裝置，其中，所述可編程電路系統用于使用被訓練以基于所述置信度分數將所述運動向量分類到類別中的神經網絡來執行所述模型。
9.一種非暫態機器可讀存儲介質，所述非暫態機器可讀存儲介質包括指令，所述指令用于使可編程電路系統至少進行以下操作：
10.如權利要求9所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述特征數據包括與所述第一像素數據塊相關聯的第一空間特征數據，并且所述指令用于使可編程電路系統進行以下操作：
11.如權利要求9所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述特征數據進一步基于第一替代運動向量，所述第一替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第三像素數據塊來生成，所述第一替代運動向量具有第一預測誤差，所述第一預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第三像素數據塊的像素差相對應，所述特征數據與包括所述第一預測誤差的所述第一替代運動向量相關聯。
12.如權利要求11所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述特征數據進一步基于第二替代運動向量，所述第二替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第四像素數據塊來生成，所述第二替代運動向量具有第二預測誤差和成本，所述第二預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第四像素數據塊的像素差相對應，所述成本同所述第二替代運動向量與相鄰于所述第二替代運動向量的多個其他運動向量的平均向量差相對應，所述特征數據與包括所述第二預測誤差和所述成本的所述第二替代運動向量相關聯。
13.如權利要求12所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述特征數據進一步基于第三替代運動向量，所述第三替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第五像素數據塊來生成，所述第三替代運動向量具有第三預測誤差，所述第三預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第五像素數據塊的像素差相對應，所述第五像素數據塊的坐標位置等于所述第一像素數據塊的坐標位置，所述特征數據與包括所述第三預測誤差的所述第三替代運動向量相關聯。
14.如權利要求13所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述指令用于使可編程電路系統用于：確定所述特征數據的多個組合，所述置信度分數進一步基于所述特征數據的所述多個組合。
15.如權利要求9至14中的任一項所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述指令用于使可編程電路系統用于：使用被訓練以基于所述置信度分數將所述運動向量分類到類別中的神經網絡來執行所述模型。
16.一種方法，包括：
17.如權利要求16所述的方法，其中，所述特征數據包括與所述第一像素數據塊相關聯的第一空間特征數據，并且所述方法進一步包括：
18.如權利要求16所述的方法，其中...
【技術特征摘要】
1.一種用于確定運動向量的置信度的裝置，包括：
2.如權利要求1所述的裝置，其中，所述可編程電路系統包括以下各項中的一項或多項：
3.如權利要求1所述的裝置，其中，所述特征數據包括與所述第一像素數據塊相關聯的第一空間特征數據，并且所述可編程電路系統用于：
4.如權利要求1所述的裝置，其中，所述特征數據進一步基于第一替代運動向量，所述第一替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第三像素數據塊來生成，所述第一替代運動向量具有第一預測誤差，所述第一預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第三像素數據塊的像素差相對應，所述特征數據與包括所述第一預測誤差的所述第一替代運動向量相關聯。
5.如權利要求4所述的裝置，其中，所述特征數據進一步基于第二替代運動向量，所述第二替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第四像素數據塊來生成，所述第二替代運動向量具有第二預測誤差和成本，所述第二預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第四像素數據塊的像素差相對應，所述成本同所述第二替代運動向量與相鄰于所述第二替代運動向量的多個其他運動向量的平均向量差相對應，所述特征數據與包括所述第二預測誤差和所述成本的所述第二替代運動向量相關聯。
6.如權利要求5所述的裝置，其中，所述特征數據進一步基于第三替代運動向量，所述第三替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第五像素數據塊來生成，所述第三替代運動向量具有第三預測誤差，所述第三預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第五像素數據塊的像素差相對應，所述第五像素數據塊的坐標位置等于所述第一像素數據塊的坐標位置，所述特征數據與包括所述第三預測誤差的所述第三替代運動向量相關聯。
7.如權利要求6所述的裝置，其中，所述可編程電路系統用于確定所述特征數據的多個組合，所述置信度分數進一步基于所述特征數據的所述多個組合。
8.如權利要求1至7中的任一項所述的裝置，其中，所述可編程電路系統用于使用被訓練以基于所述置信度分數將所述運動向量分類到類別中的神經網絡來執行所述模型。
9.一種非暫態機器可讀存儲介質，所述非暫態機器可讀存儲介質包括指令，所述指令用于使可編程電路系統至少進行以下操作：
10.如權利要求9所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述特征數據包括與所述第一像素數據塊相關聯的第一空間特征數據，并且所述指令用于使可編程電路系統進行以下操作：
11.如權利要求9所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述特征數據進一步基于第一替代運動向量，所述第一替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第三像素數據塊來生成，所述第一替代運動向量具有第一預測誤差，所述第一預測誤差同所述第一像素數據塊與所述第三像素數據塊的像素差相對應，所述特征數據與包括所述第一預測誤差的所述第一替代運動向量相關聯。
12.如權利要求11所述的非暫態機器可讀存儲介質，其中，所述特征數據進一步基于第二替代運動向量，所述第二替代運動向量基于所述第一像素數據塊和所述第二視頻幀中的第四像素數據塊來生成，所述第二替代運動向量具有第二預測誤差和成本，所述第二預測誤差同...
【專利技術屬性】
技術研發人員：J·霍蘭，M·哈姆丹，T·鐘，L·徐，Y·周，
申請(專利權)人：英特爾公司，
類型：發明
國別省市：
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