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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于双向帧预测的极低码率人脸视频混合压缩方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114885178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210423557.0，技术领域涉及：H04N19/577；该发明授权基于双向帧预测的极低码率人脸视频混合压缩方法及系统是由宋利;唐安妮;解蓉设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向帧预测的极低码率人脸视频混合压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对人脸视频的双向帧预测方法，包括：在时域上采样人脸视频的三帧图像；获得所述三帧图像各自对应的关键点热力图；结合所述三帧图像和所述关键点热力图，重建出中间帧图像。本发明有助于合成时域上光滑流畅的视频，提升观者的主观体验；本发明还公开了基于上述方法的一种极低码率的人脸视频混合压缩方法，将传统编码技术能够进行像素级精确恢复的优势与深度学习技术能够基于简略信息进行高质量重建的优势相结合，达到了在极低码率下合成高质量人脸视频的目的。

本发明授权基于双向帧预测的极低码率人脸视频混合压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对人脸视频的双向帧预测方法，其特征在于，包括： 在时域上采样人脸视频的三帧图像； 获得所述三帧图像各自对应的关键点热力图； 结合所述三帧图像和所述关键点热力图，重建出中间帧图像； 所述在时域上采样人脸视频的三帧图像，包括： 采集头尾两帧为关键帧图像，表示为Fk1、Fk2； 用Fk1和Fk2预测间隔在两帧之间的中间帧，即非关键帧图像Ft； 所述获得所述三帧图像各自对应的关键点热力图，包括： 对于在两帧关键帧之间的非关键帧图像Ft，利用基于卷积神经网络的关键点提取器提取到的关键点坐标，生成关键点热力图Ht； 对于所述关键帧图像Fk1、Fk2，使用基于卷积神经网络的关键点提取器得到关键点热力图Hk1、Hk2； 结合所述三帧图像和所述关键点热力图，重建出中间帧图像，包括： 所述关键帧图像Fk1、所述关键帧图像Fk1的关键点热力图Hk1以及所述非关键帧图像Ft的关键点热力图Ht输入到基于卷积神经网络的稠密运动网络中，得到稠密光流Tk1和遮挡图Ok1； 将所述关键帧图像Fk1、所述稠密光流Tk1和所述遮挡图Ok1输入到基于卷积神经网络的生成器中得到利用关键帧图像Fk1重建的非关键帧图像Ft1 ’； 所述关键帧图像Fk2、所述关键帧图像Fk2的关键点热力图Hk2以及所述非关键帧图像Ft的关键点热力图Ht输入到基于卷积神经网络的稠密运动网络中，得到稠密光流Tk2和遮挡图Ok2； 将所述关键帧图像Fk2、所述稠密光流Tk2和所述遮挡图Ok2输入到基于卷积神经网络的生成器中得到利用关键帧图像Fk2重建的非关键帧图像Ft2 ’； 将非关键帧图像Ft的关键点热力图Ht、关键帧图像Fk1的关键点热力图Hk1和关键帧图像Fk2的关键点热力图Hk2输入到基于卷积神经网络的掩膜预测器得到人脸掩膜Mt； 将人脸掩膜Mt加权作用于重建的非关键帧图像Ft1 ’、Ft2 ’上，得到最终重建的非关键帧重建图像Ft ’。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。