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龙图腾网恭喜长沙微微网络科技有限公司申请的专利一种直播间头像特效展示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：CN118138837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410443242.1，技术领域涉及：H04N21/4402；该发明授权一种直播间头像特效展示方法及系统是由王漾;朱亚铭;张燕群;李都元设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种直播间头像特效展示方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像通信技术领域，具体涉及一种直播间头像特效展示方法及系统，该方法包括：获取主播端待压缩的视频图像数据；获取眼睛和眉毛关键点的位置信息；对眉毛与眼睛各位置点的分布特征进行分析，构建眉眼表情状态指数；获取眉眼表情状态指数序列；设置序列窗口；结合序列窗口内视频图像的眉眼表情状态系数分布对眉眼活动灵敏系数进行构建；根据眉眼活动灵敏系数的差异构建特效表情运动向量变化指数；获取各帧视频图像的关键帧系数值；构建GOP结构；基于GOP结构对视频进行压缩、传输，从而完成直播间头像特效的展示，可以根据直播内容对GOP结构进行自适应调整，保证并提高视频压缩速率。

本发明授权一种直播间头像特效展示方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种直播间头像特效展示方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取主播端待压缩的视频图像数据；根据视频图像数据对眼睛和眉毛进行检测获取关键点的位置信息；根据眉毛与眼睛各位置点的分布特征获取眉眼表情状态指数；设置正常范围；根据各帧视频图像的眉眼表情状态指数与正常范围的关系获取眉眼表情状态指数序列；以眉眼表情状态指数序列的各帧视频图像为中心设置序列窗口；根据序列窗口内各帧视频图像的眉眼表情状态指数分布获取各帧视频图像的眉眼活动灵敏系数；根据相邻帧视频图像之间的眉眼活动灵敏系数的差异结合特征匹配算法获取各帧视频图像的特效表情运动向量变化指数；根据各帧视频图像的特效表情运动向量变化指数获取各帧视频图像的关键帧系数值；根据各帧视频图像的关键帧系数值获取GOP结构；根据GOP结构采用H.264视频编码，将编码后的视频传输到客户端完成直播间头像特效的展示；所述根据视频图像数据对眼睛和眉毛进行检测获取关键点的位置信息，包括：将各帧视频图像作为C++库中Dlib工具的输入，C++库中Dlib工具的输出为眼睛左右各6个关键点的位置信息、眉毛左右各5个关键点的位置信息；所述根据眉毛与眼睛各位置点的分布特征获取眉眼表情状态指数的计算表达式为： 式中，表示第t帧视频图像的眉眼表情状态指数，表示第t帧视频图像的左眉与左眼各关键点的左距离参数，表示左眉毛关键点的数据总数，表示左眉中的第i个关键点，表示左眼中第j个关键点，表示计算两个点之间的曼哈顿距离函数，表示第t帧视频图像的右眉与右眼各关键点的右距离参数，、分别表示左眉毛、左眼睛的关键点序列，为计算眉毛的倾斜角度函数，表示计算左眼关键点轮廓的偏心率；其中，基于右眼睛6个关键点的位置信息及右眉毛5个关键点的位置信息，采用与左距离参数相同的计算方法获取右距离参数；所述根据序列窗口内各帧视频图像的眉眼表情状态指数分布获取各帧视频图像的眉眼活动灵敏系数，包括：将序列窗口内的第t帧视频图像的眉眼活动灵敏系数记为，的计算表示为： 式中，表示序列窗口内的数据总数，表示序列窗口内第k个眉眼表情状态指数，为序列窗口内眉眼表情状态指数的最小值，表示序列窗口内数据的标准差，表示序列窗口内的所有眉眼表情状态指数的极差值，表示以自然常数为底数的指数函数；所述根据相邻帧视频图像之间的眉眼活动灵敏系数的差异结合特征匹配算法获取各帧视频图像的特效表情运动向量变化指数，具体包括：从第二帧视频图像开始，将各帧视频图像与前一帧视频图像作为GMS算法的输入，GMS算法的输出为分布熵；将第t帧视频图像的特效表情运动向量变化指数记为，的计算表达式为： 式中，表示以2为底数的对数函数，、分别表示第t-1帧、第t帧视频图像的眉眼活动灵敏系数，为第t-1帧与第t帧视频图像之间的分布熵；所述根据各帧视频图像的特效表情运动向量变化指数获取各帧视频图像的关键帧系数值，具体包括：将各帧视频图像的特效表情运动向量变化指数按照时间戳进行排序组成特效表情运动向量变化指数序列；将特效表情运动向量变化指数序列作为奇异谱分析算法的输入，奇异谱分析算法的输出为低频成分序列；获取奇异谱分析结果低频信号中的关键帧分割系数；对于低频成分序列的各元素；当元素值大于等于所述关键帧分割系数时，将1作为对应视频图像帧的关键帧系数值；当元素值小于所述关键帧分割系数时，将0作为对应视频图像帧的关键帧系数值。

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