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公开(公告)号：CN112715027B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201980048796.9
申请日：2019-06-11
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: H04N19/124
Abstract: 训练视频解码器系统，包括：生成至少两个视频编码参数集，其中所述至少两个视频编码参数集是有效的；用无效值掩盖所述至少两个编码参数集中的某个集以生成无效视频编码参数集；将所述至少两个视频编码参数集中的某个集提供给神经网络；使用迭代训练算法来训练所述神经网络以预测针对所述无效集的有效视频编码参数值；基于对所述经训练的循环神经网络的预测误差的分析而确定需要对哪些编码参数进行编码；从编码的数据舍弃被确定为由所述经训练的循环神经网络准确地预测的所述编码参数；在没有所述被舍弃的编码参数的情况下对新的视频流进行编码。还公开了一种具有神经网络的编码器和解码器系统。
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公开(公告)号：CN115053047A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202080078511.9
申请日：2020-10-20
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: E21B33/035 , G06N7/00
Abstract: 一种用于视频编码的方法、系统和计算机可读指令，包括确定图片流中的图片的一个或多个感兴趣区(ROI)参数和时间下采样间隔。根据所述间隔对所述图片流中的图片中的所述ROI外部的一个或多个区域进行时间下采样。然后对所得的时间下采样的图片进行编码并传输所述编码的时间下采样的图片。另外，可以对编码图片流中以这种方式编码的图片进行解码，并且可以对所述图片的ROI外部的区域进行时间上采样。将所述ROI外部的所述时间上采样区域插入到所述解码的编码图片流中。
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公开(公告)号：CN109920167B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910043061.9
申请日：2012-07-25
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
Abstract: 基于计算机活动的挑战可以由计算机系统发布到与计算机系统的使用者关联的社交网络。计算机系统可以从该社交网络中接收通知，该通知指示每个接受该挑战的社交网络的用户对该挑战的接受。该计算机系统接收到来自社交网络的结果后，记录每个接受挑战的用户取得的结果。在一些实现中，使用动态计分来更新与挑战关联的值。
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公开(公告)号：CN112715027A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201980048796.9
申请日：2019-06-11
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: H04N19/124
Abstract: 训练视频解码器系统，包括：生成至少两个视频编码参数集，其中所述至少两个视频编码参数集是有效的；用无效值掩盖所述至少两个编码参数集中的某个集以生成无效视频编码参数集；将所述至少两个视频编码参数集中的某个集提供给神经网络；使用迭代训练算法来训练所述神经网络以预测针对所述无效集的有效视频编码参数值；基于对所述经训练的循环神经网络的预测误差的分析而确定需要对哪些编码参数进行编码；从编码的数据舍弃被确定为由所述经训练的循环神经网络准确地预测的所述编码参数；在没有所述被舍弃的编码参数的情况下对新的视频流进行编码。还公开了一种具有神经网络的编码器和解码器系统。
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公开(公告)号：CN109920167A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910043061.9
申请日：2012-07-25
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
Abstract: 基于计算机活动的挑战可以由计算机系统发布到与计算机系统的使用者关联的社交网络。计算机系统可以从该社交网络中接收通知，该通知指示每个接受该挑战的社交网络的用户对该挑战的接受。该计算机系统接收到来自社交网络的结果后，记录每个接受挑战的用户取得的结果。在一些实现中，使用动态计分来更新与挑战关联的值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115623200A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211111736.7
申请日：2019-06-11
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: H04N19/107 , H04N19/436 , H04N19/523 , H04N19/563 , H04N19/593 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 训练视频解码器系统，包括：生成至少两个视频编码参数集，其中所述至少两个视频编码参数集是有效的；用无效值掩盖所述至少两个编码参数集中的某个集以生成无效视频编码参数集；将所述至少两个视频编码参数集中的某个集提供给神经网络；使用迭代训练算法来训练所述神经网络以预测针对所述无效集的有效视频编码参数值；基于对所述经训练的循环神经网络的预测误差的分析而确定需要对哪些编码参数进行编码；从编码的数据舍弃被确定为由所述经训练的循环神经网络准确地预测的所述编码参数；在没有所述被舍弃的编码参数的情况下对新的视频流进行编码。还公开了一种具有神经网络的编码器和解码器系统。
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公开(公告)号：CN115053047B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202080078511.9
申请日：2020-10-20
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: H04N19/167 , H04N19/132 , H04N19/176
Abstract: 一种用于视频编码的方法、系统和计算机可读指令，包括确定图片流中的图片的一个或多个感兴趣区(ROI)参数和时间下采样间隔。根据所述间隔对所述图片流中的图片中的所述ROI外部的一个或多个区域进行时间下采样。然后对所得的时间下采样的图片进行编码并传输所述编码的时间下采样的图片。另外，可以对编码图片流中以这种方式编码的图片进行解码，并且可以对所述图片的ROI外部的区域进行时间上采样。将所述ROI外部的所述时间上采样区域插入到所述解码的编码图片流中。
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公开(公告)号：CN110121885B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201780081557.4
申请日：2017-12-13
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: H04N19/162 , H04N19/167 , H04N19/17
Abstract: 分析注视跟踪数据以确定视频流的图像内的一个或多个感兴趣区域。选择性地缩放视频流数据，使得感兴趣区域内的区段保持高分辨率，同时缩小缩放不在所述感兴趣区域内的区域，以减小传输的带宽成本。还要求保护通过减小高分辨率区域的大小来减少晕动病的方案。
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公开(公告)号：CN115623200B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211111736.7
申请日：2019-06-11
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: H04N19/107 , H04N19/436 , H04N19/523 , H04N19/563 , H04N19/593 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 训练视频解码器系统，包括：生成至少两个视频编码参数集，其中所述至少两个视频编码参数集是有效的；用无效值掩盖所述至少两个编码参数集中的某个集以生成无效视频编码参数集；将所述至少两个视频编码参数集中的某个集提供给神经网络；使用迭代训练算法来训练所述神经网络以预测针对所述无效集的有效视频编码参数值；基于对所述经训练的循环神经网络的预测误差的分析而确定需要对哪些编码参数进行编码；从编码的数据舍弃被确定为由所述经训练的循环神经网络准确地预测的所述编码参数；在没有所述被舍弃的编码参数的情况下对新的视频流进行编码。还公开了一种具有神经网络的编码器和解码器系统。
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公开(公告)号：CN110121885A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201780081557.4
申请日：2017-12-13
Applicant: 索尼互动娱乐股份有限公司
IPC: H04N19/162 , H04N19/167 , H04N19/17
Abstract: 分析注视跟踪数据以确定视频流的图像内的一个或多个感兴趣区域。选择性地缩放视频流数据，使得感兴趣区域内的区段保持高分辨率，同时缩小缩放不在所述感兴趣区域内的区域，以减小传输的带宽成本。还要求保护通过减小高分辨率区域的大小来减少晕动病的方案。
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