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Compressing 3-D Human Motions via Keyframe-Based Geometry Videos

机译：通过基于关键帧的几何视频压缩3-D人体运动

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This paper presents keyframe-based geometry video (KGV), a novel framework for compressing 3-D human motion data by using geometry videos. Given a motion data encoded in a geometry video (GV) format, our method extracts the keyframes and produces a reconstruction matrix. Then it applies the video compression technique (e.g., H.264/Advanced Video Coding) to the reordered keyframes, which can significantly reduce the spatial and temporal redundancy in the KGV. We develop a rate distortion-based optimization algorithm to determine the parameters (i.e., the number of keyframes and quantization parameter) leading to optimal performance. Experimental results show that the proposed KGV framework significantly outperforms the existing GV techniques in terms of both the rate distortion performance and visual quality. Besides, the computational cost of the KGV is rather low at the decoder, making it highly desirable for power-constrained devices. Last but not least, our method can be easily extended to progressive compression with heterogeneous communication network.
机译：本文介绍了基于关键帧的几何视频（KGV），这是一种通过使用几何视频压缩3-D人体运动数据的新颖框架。给定以几何视频（GV）格式编码的运动数据，我们的方法将提取关键帧并生成重建矩阵。然后，它将视频压缩技术（例如H.264 /高级视频编码）应用于重新排序的关键帧，这可以显着减少KGV中的空间和时间冗余。我们开发了一种基于速率失真的优化算法来确定导致最佳性能的参数（即关键帧的数量和量化参数）。实验结果表明，所提出的KGV框架在速率失真性能和视觉质量方面均明显优于现有的GV技术。此外，KGV的计算成本在解码器处相当低，这使其非常受功耗限制的设备的欢迎。最后但并非最不重要的一点是，我们的方法可以通过异构通信网络轻松扩展到渐进压缩。

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