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基于对象的可分级视频编码的任务书
研究对象：基于对象的可分级视频编码
研究目的：
1.探究基于对象的可分级视频编码的原理与特点；
2.分析其在视频压缩方面的优势与不足；
3.针对可分级视频编码在实际应用中存在的问题展开研究，提出解决方案；
4.验证和评价提出的解决方案的有效性与可行性。
研究内容：
1.可分级视频编码的基本原理和技术路线分析，包括对象提取、对象分类、视频表示等方面；
2.对目前可分级视频编码技术的研究现状进行概括和总结，分析现有技术的优劣势；
3.针对可分级视频编码在实际应用中存在的问题，提出解决方案，如基于深度学习的对象分类、基于区域相似性的对象合并等；
4.设计并实现基于对象的可分级视频编码系统，验证和评价提出的解决方案的有效性与可行性；
5.根据实验结果，对提出的解决方案进行性能比较分析，并提出改进方案；
6.撰写研究论文，撰写技术报告。
研究方法：
1.系统研究文献，了解现有可分级视频编码技术的发展现状和趋势；
2.设计并实现基于对象的可分级视频编码系统，进行性能评价与实验研究；
3.利用MATLAB、Python等编程语言对视频压缩效果进行定量评估；
4.进行数据分析与实验结果展示。
研究成果：
1.提出了基于深度学习的对象分类算法，并使用提出的解决方案对视频进行了压缩；
2.提出了基于区域相似性的对象合并算法，并使用提出的解决方案对视频进行了压缩；
3.开发了基于对象的可分级视频编码系统，实现了上述算法；
4.验证了算法和系统的性能和有效性。