运动估计算法matlab

❶ 想要成为算法工程师，要学习哪些课程一般是什么专业的可以做

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等专业。

算法工程师简介：

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心。

另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)。

缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

以上内容参考：网络-算法工程师

❷ 算法工程师是做什么的

算法工程师是一个非常高端的职位；是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

目前国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

❸ 运动估计的搜索算法

匹配误差函数，可以用各种优化方法进行最小化，这就需要我们开发出高效的运动搜索算法，
主要的几种算法归纳如下： 为当前帧的一个给定块确定最优位移矢量的全局搜索算法方法是：在一个预先定义的搜索区域
内，把它与参考帧中所有的候选块进行比较，并且寻找具有最小匹配误差的一个。这两个块之间的
位移就是所估计的 MV，这样做带来的结果必然导致极大的计算量。
选择搜索区域一般是关于当前块对称的，左边和右边各有 Rx 个像素，上边和下边各有 Ry个像素。
如果已知在水平和垂直方向运动的动态范围是相同的，那么 Rx=Ry=R。估计的精度是由搜索的步长决定的，步长是相邻两个候选块在水平或者垂直方向上的距离。通常，沿着两个方向使用相同的步长。在最简单的情况下，步长是一个像素，称为整数像素精度搜索，该种算法也称为无损搜索算法。 由于在穷尽块匹配算法中搜索相应块的步长不一定是整数，一般来说，为了实现 1/K像素步长，对参考帧必须进行 K倍内插。根据实验证明，与整像素精度搜索相比，半像素精度搜索在估计精度上有很大提高，特别是对于低清晰度视频。
但是，应用分数像素步长，搜索算法的复杂性大大增加，例如，使用半像素搜索，搜索点的总数比整数像素精度搜索大四倍以上。
那么，如何确定适合运动估计的搜索步长，对于视频编码的帧间编码来说，即使得预测误差最小化。 快速搜索算法和全局搜索算法相比，虽然只能得到次最佳的匹配结果，但在减少运算量方面效果显着。
1） 二维对数搜索法
这种算法的基本思路是采用大菱形搜索模式和小菱形搜索模式，步骤如图 6.4.20 所示，从相应于零位移的位置开始搜索，每一步试验菱形排列的五个搜索点。下一步，把中心移到前一步找到的最佳匹配点并重复菱形搜索。当最佳匹配点是中心点或是在最大搜索区域的边界上时，就减小搜索步长（菱形的半径） 。否则步长保持不变。当步长减小到一个像素时就到达了最后一步，并且在这最
后一步检验九个搜索点。初始搜索步长一般设为最大搜索区域的一半。
其后这类算法在搜索模式上又做了比较多的改进，在搜索模式上采用了矩形模式，还有六边形模式、十字形模式等等。
2） 三步搜索法
这种搜索的步长从等于或者略大于最大搜索范围的一半开始。第一步，在起始点和周围八个 “1”标出的点上计算匹配误差，如果最小匹配误差在起始点出现，则认为没有运动；第二步，以第一步中匹配误差最小的点（图中起始点箭头指向的“1”）为中心，计算以“2”标出的 8个点处的匹配误差。注意，在每一步中搜索步长搜都比上一步长减少一半，以得到更准确的估计；在第三步以后就能得到最终的估计结果，这时从搜索点到中心点的距离为一个像素。
但是，上述一些快速算法更适合用于估计运动幅度比较大的场合，对于部分运动幅度小的场合，它们容易落入局部最小值而导致匹配精度很差，已经有很多各种各样的视频流证明了这一点。
现在，针对这一缺点，国内外诸多专家学者也提出了相应的应对措施，特别是针对H.264编码标准要求的一些快速算法的改进，并取得卓越的效果。例如[7]中提到的基于全局最小值具有自适应性的快速算法，这种算法通过在每一搜索步骤选择多个搜索结果，基于这些搜索结果之间的匹配误差的不同得到的最佳搜索点，因而可以很好地解决落入局部最小值的问题。
[8]中提到一种适用于H．264的基于自适应搜索范围的快速运动估计算法，经过实验证明对于如salesman等中小运动序列，其速度可接近全局搜索算法的400倍，接近三步搜索算法的4倍；而对于大运动序列，如table tennis，该算法则会自动调节搜索点数以适应复杂的运动。当从总体上考察速度方面的性能时，可以看到，该算法平均速度是全局搜索算法的287．4倍，三步搜索的2．8倍。 分级搜索算法的基本思想是从最低分辨率开始逐级精度的进行不断优化的运动搜索策略，首先取得两个原始图象帧的金子塔表示，从上到下分辨率逐级变细，从顶端开始，选择一个尺寸比较大的数据块进行一个比较粗略的运动搜索过程，对在此基础上进行亚抽样（即通过降低数据块尺寸（或提高抽样分辨率）和减少搜索范围的办法）进行到下一个较细的级来细化运动矢量，而一个新的搜索过程可以在上一级搜索到的最优运动矢量周围进行。在亚抽样的过程中也有着不同的抽样方式和抽样滤波器。这种方法的优点是运算量的下降比例比较大，而且搜索的比较全面。
缺点是由于亚抽样或者滤波器的采用而使内存的需求增加，另外如果场景细节过多可能会容易落入局部最小点。 由于物体的运动千变万化，很难用一种简单的模型去描述，也很难用一种单一的算法来搜索最佳运动矢量，因此实际上大多采用多种搜索算法相组合的办法，可以在很大程度上提高预测的有效性和鲁棒性。
事实上，在运动估计时也并不是单一使用上述某一类搜索算法，而是根据各类算法的优点灵活组合采纳。在运动幅度比较大的情况下可以采用自适应的菱形搜索法和六边形搜索法，这样可以大大节省码率而图象质量并未有所下降。在运动图象非常复杂的情况下，采用全局搜索法在比特数相对来说增加不多的情况下使得图象质量得到保证。 H.264 编码标准草案推荐使用 1/4分数像素精度搜索。[6]中提到在整像素搜索时采用非对称十字型多层次六边形格点运动搜索算法，然后采用钻石搜索模型来进行分数像素精度运动估计。
解码器要求传送的比特数最小化，而复杂的模型需要更多的比特数来传输运动矢量，而且易受噪声影响。因此，在提高视频的编码效率的技术中，运动补偿精度的提高和比特数最小化是相互矛盾的，这就需要我们在运动估计的准确性和表示运动所用的比特数之间作出折中的选择。它的效果与选用的运动模型是密切相关的。

❹ 谁能详细介绍下无线视频传输技术，越详细越好

随着移动通信业务的增加，无线通信已获得非常广泛的应用。无线网络除了提供语音服务之外，还提供多媒体、高速数据和视频图像业务。无线通信环境（无线信道、移动终端等）以及移动多媒体应用业务的特点对视频图像的视频图像编码与传输技术已成为当今信息科学与技术的前沿课题。

1 无线视频传输技术面临的挑战

数字视频信号具有如下特点：

·数据量大

例如，移动可视电话一般采用QCIF分辨率的图像，它有176X144=25344像开绿灯。如果每个像素由24位来表示，一帧图像的数据量依达594kbit。考虑到实时视频图像传输要求的帧频（电视信号每秒25帧），数据传输速率将达到14.5Mbps！

·实时性要求高

人眼对视频信号的基本要求是，延迟小，实时性好。而普通的数据通信对实时性的要求依比较低，因此相对普通数据通信而言，视频通信要求更好的实时性。

无线环境则具有如下特点：

·无线信道资源有限

由于无线信道环境恶劣，有效的带宽资源十分有限。实现大数据量的视频信号的传输，尤其在面向大众的无线可视应用中，无线信道的资源尤其紧张。

·无线网络是一个时变的网络

无线信道的物理特点决定了无线网络是一个时变的网络。

·无线视频的Qos保障

在移动通信中，用户的移动造成无线视频的Qos保障十分复杂。

由此可以看出，视频信号对传输的需要和无线环境的特点存在尖锐的矛盾，因此无线视频传输面临着巨大的挑战。一般来说，无线视频传输系统的研究设计目标如表1所示。

表1 无线视频传输系统的主要性能指标和设计目标

性能指标 设计目标
视频压缩比
视频传输实时性
视频恢复质量
视频传输鲁棒性
支持Qos的视频业务 用尽量少的比特描述视频图像
更短的传输时延，更快的编码速度
获得用户更满意的视频恢复质量
更好适应传输信道的误比特干扰
提供和用户支持费用相当的服务

事实上，表1中许多性能指标是相互制约的。例如，视频图像压缩比的提高会增加编码算法的复杂度，因此会影响算法的实时实现，并且可能降低视频的恢复质量。

2 视频压缩编码技术

视频信息的数据量十分惊人，要在带宽有限的无线网络上传送，必须经过压缩编码。目前国际上存在两大标准化组织——ITU-T和MPEG——专门研究视频编码方法，负责制公平统一的标准，方便各种视频产品间的互通性。这些协议集中了学术界最优秀的成果。

除各种基于国际标准的编码技术外，还有许多新技术的发展十分引人注目。

2.1 基于协议的视频压缩编码技术

国际电信联盟（ITU-T）已经制定的视频编码标准包括H.261（1990年）、H.263（1995年）、H.263+（1998年），2000年11月份将通过H.263++的最终文本。H.26X系列标准是专门用于低比特率视频通信的视频编码标准，具有较高的压缩比，因此特别适合于无线视频传输的需要。它们采用的基本技术包括：DCT变换、运动补偿、量化、熵编码等。H.263+和H.263++中更增加考虑了较为恶劣的无线环境，设计了多种增强码流鲁棒性的方法，定义了分线编码的语法规则。

MPEG制定的视频编码标准有MPEG-1（1990年）、MPEG-2（1994年）、MPEG-4（完善中）。其中MPEG-1、MPEG-2基本已经定稿，使用的基本技术和H.26X相同。MPEG-1、MPEG-2的特点在于针对的应用主要是数字存储媒体，码率高，它们并不适于无线视频传输。人们熟知的VCD、DVD是MPEG-1、MPEG-2的典型应用。随后，MPEG组织注意到了低比特率应用潜在的巨大市场，开始和ITU-T进行竞争。在MPEG-4的制定中，不仅考虑了高比特率应用，还特别包含了适于无线传输的低比特率应用。MPEG-4标准的最大特点是基于视频对象的编码方法。

无线通信终端是多种多样的，其所处的网络结构、规模也是互异的。视频码流的精细可分级性（Fine Granularity Scalability）适应了传输环境的多样性。

编码协议并不提供完全齐备的解决方案。一般来说，协议内容主要包括码流的语法结构、技术路线、解码方法等，而并未严格规定其中一些关键算法，如运动估计算法、码率控制算法等。运动估计算法在第3部分有较为详细的介绍。码率控制方案在第4部分有较为详细的介绍。

2.2 其他视频压缩编码技术

除上述基于协议的视频标准之外，还有一些优秀的算法由于商业的原因，暂时没有被国际标准完全接纳。典型的例子是DCT变换和小波变换之争。虽然利用小波变换可以取得更好的图像恢复质量，但是因为DCT变换使用较早，有很多商业产品的支持，因此小波变换很难在一夜之间取代DCT变换现有的地位。其他编码方法如，分形编码、基于模型的编码方法、感兴趣区优先编码方法等也都取得了一定的成果，具有更强的压缩能力。但是算法实现过于复杂，达到完全实用尚有一段距离。

在基于小波的低比特率图像压缩算法的研究中，根据小波图像系数的空间分布特性，以及小波多分辨率的视频特点，人们引入矢量量化以充分利用小波图像系数的相关性。根据传统的运动补偿难以与小波变换相结合这一情况，人们还提出了将空间二维帧内小波变换与时间轴一维小波变换相结合的三维小波变换方法。

人类的视觉是一种积极的感受行为，不仅与生理因素有关，还取决于心理因素。人们观察与理解图像时常常会不自觉地对某引起区域产生兴趣。整幅图像的视觉质量往往取决于感兴趣区（ROI：Region of Interest）的图像质量。在保障ROI区部分图像质量的前提下，其他部分可以进行更高的压缩。这样在大大压缩数据量的同时，仍有满意的图像恢复质量。这就是感兴趣区优先编码策略。

3 视频编码实时性研究

由于视频数据的特殊性，视频传输系统对实时性要求很高。这里重点介绍基于视频编码协议算法的实时性问题。小波编码等算法虽然有许多优点，但是算法复杂度太高，目前难于达到实时性要求。下面介绍基于协议编码算法中的几个重要环节，它们对提高视频编码系统实时性有重要作用。

3.1 运动估计

预测编码可以有效去除时间域上的冗余信息，运动估计则是预测编码的重要环节。运动估计是要在参考帧中找到一个和当前帧图像块最相似的图像块，即最佳匹配块。估计结果用运动向量来表示。研究运动估计算法就是要研究匹配块搜索算法。

研究分析表示，原始运动估计算法在编码器运行中消耗了编码器70%左右的执行时间。因此，为了提高编码器执行速度必须首先提高运动估计算法的效率。

穷尽搜索法是最原始的运动估计算法，它能得到全局最优结果，但是由于运算量大，不宜在实现应用中使用。快速运动估计算法通过减小搜索空间，加快了搜索过程。虽然快速运动估计算法得到的运动向量没有穷尽搜索法的结果那样精确，但是由于它可以显着减少运算时间，精度也能满足很多应用的需要，因而它们的应用十分广泛。典型的快速搜索算法有：共轭方向搜索法（CDS）、二维对数法（TDL）、三步搜索法（TSS）、交叉搜索法（CSA）等。

3.2 算法结构的并行化

并行化处理的体系结构十分有利于提高系统处理能力，加之视频编码算法有很强的并行处理潜力，因此，人们研究了编码算法的并行运算能力，进一步保障了编码算法的实时实现。

例如，如果有两个并行处理器，依可以同时进行两个图像块的运行估计或者DCT变换，这样依把运动估计和DCT变换环节的运算时间缩短了一倍。

3.3 高速DSP芯片和专用DSP设计

微电子技术的发展，也使近年来DSP芯片有了很大的进步。每秒几十或上百BOPS次的运算速度（1个BOPS为每秒10亿次）DSP芯片已经出现，这为系统实时处理提高了硬件保证。

通用高速DSP芯片在视频编码算法的研究开发中扮演了重要角色。许多DSP生产厂商甚至提供实现某种编码协议的专用芯片。

4 码率控制研究

编码策略是编码器中重要环节。码率控制技术是视频通信应用中的关键技术之一，它负责编码器各个环节与传输信道和解码器之间的协调，在编码器中具有重要地位。因为码率控制策略需要由具体应用场合决定，所以象H.263+、MPEG-4等视频编码协议，都没有规定具体码率控制方法。

由于视频码流结构具有分层的特点，因而码率控制方案的研究一般分成了两个层交人，图像层码率控制、宏块层码率控制。图像层码率控制的主要任务是，根据系统对编码器输出码率的期望、系统传输延迟的限制、传送缓冲区的满溢程度等同，在一帧图像编码前，确定该帧图像的输出期望比特数。宏块层码率控制的主要任务是，根据图像层码率控制确定的该帧图像的输出期望比特数，给图像各部分选择合适的量化步长。宏块层码率控制的主要依据是率失真（Rate-Distortion）模型。

TMN8码率控制方案，是迄今为止一套优秀的码率控制方案。它被H.263+的TMN8模型的MPEG-4（Version 1）的VM8模型所采纳。该方案的精化部分在于宏块层码率控制部分，它采用了一种十分有效的率失真模型，是宏块层码率控制的误差很小；在图像层码率控制方面，该方案的前提较为简单，主要考虑了编码时延、缓冲区满溢程度等因素，并且要求编码器的工作帧频恒定。

在很多情况下，视频编码的帧频不可能保持恒定，或者不“应该”恒定。考虑到视频编码器工作点的变化，以及现有率失真模型可能存在的误差，人们将现代控制理论引入到图码率控制中，设计了更稳定的码率控制方案。

由于宏块层码率控制环节直接决定图像各宏块使用的量化步长，因此利用宏块层友率控制方法，可以轻易实现图像感兴趣区优先编码策略。使用感兴趣区优先编码策略时，虽然对整幅图像而言仍属低码率编码范畴，但对于感兴趣区域而言却存在局部高码率编码。现有低码率控制算法，包括TMN8方案，都没有考虑到这一现象。它们将整幅图像所有部分都作为低码率编码对象，并以此建立码率控制模型。因此这些码率控制方案直接与感兴趣区优先编码策略相结合时，会导致不应有的码率控制误差。为此，人们又提出了一套用不动声色低码率应用的码率控制框架，它适应了感兴趣区优先编码策略的需要。

5 鲁棒性研究

无线信道干扰因素多，误码率高，因此无线视频的鲁棒传输研究对于无线视频传输的实用化十分重要。

5.1 鲁棒的压缩编码

视频压缩编码的最后一个环节是熵编码。熵编码的特点决定了视频码流对误比特高度敏感。于是，人们设计了多种技术用于在视频编码环节进行差错复原，提高码流鲁棒性。MPEG-4中定义的主要差错控制技术有：重同步（Resynchronization）、数据分割（Data Partition）、可逆变长编码（RVLC）。H.263+中用于差错复原的技术主要包括前向纠错编码（FEC）、条带模式（Slice Mode）、独立分段解码（Independent Segment Decoding）和参考图像选择（Reference Picture Selection）等。H.263++则又增加了数据分割的条带模式，并对参考图像选择模式进行了修改。

此外，在信源解码端，人们又设计了数据恢复（Data Recovery）和差错掩盖（Error Concealment）等技术，以便尽量减少码流中错误比特的负面影响。

5.2 鲁棒的复用环节

多媒体通信中，复用是紧随编码环节的一个环节。以ITU定义的H.324标准为例，该标准由若干协议组成，包括音频编码协议G.723、视频编码协议H.26X、控制协议H.245和复用协议H.223。H.223是一个面向连接的复用器，负责把多媒体终端的多个数据源（音频、视频、数据等）复合为一个码流。Villasenor等已经注意到复用器出现的差错对视频可能产生的影响，但没有特点深入的研究成果。

5.3 鲁棒的信道编码环节

信道编码也称差错控制编码。与信源编码的目的不同，信源编码是尽量压缩数据，用尽量少的比特描述原始视频图像；信道编码是利用附加比特来保障原始比特能正确无误地到达目的地。信道传输中的纠错方法包括：前向误码纠错（FEC）、自动重发（ARQ）和混合纠错（HEC）。

Shannon从理论上给出了信道传输能力的上限。信道编码方法的研究设计目标有二，一是尽量利用信道容量，二是抗干扰性能更强。

Turbo码是近年来纪错编码领域的活跃分支，由法国学者C.Berrou等人在1993年看出的，其模拟性能纪错能力。但是Turbo码的译码算法十分复杂，关于Turbo码译码的实时实现是当前研究热点之一。

5.4 信源信道组合编码

不同的信道编码策略对信元的保护能力也不同。根据信元的重要程度，合理地予以差错控制编码，将有效地提高传输系统的效率。这是不平等的保护策略（Unequal Error Protection）。信元的重要程度，可以有多种划分方法，如按照信元对解码所起作用，或者按照信元对人眼感知所起作用，等等。

还有许多学者研究了信道模型在信源信道组合编码中的应用。三种典型无线信道模型是二进制对称噪声通道（Binary Symmetric Channels）、加性白高斯噪声通道（Additie White Gaussian Channels）、G-E突发噪声通道（Gilbert-Elliott Bursty Channels）。Chang Wen Chen等在研究这些信道模型的基础上，研究了新的率失真模型，该模型不仅描述了量化引入的误差，而且将信道噪声考虑在内。在一定的信道传输速率要求下，利用这样的率失真模型，不仅可以在子信源之间合理分配比特，而且可以更好地平衡信源编码精度与信道编码保护两者对码率的需要。

6 无线视频传输系统的优化与管理

在前面几部分的研究中，主要目标是解决无线视频传输的基础问题：视频数据的压缩问题、编码的实时实现、视频码流的鲁棒传输。事实上，除了上述问题，还有许多与无线视频传输密切相关的领域，它们对无线视频传输的实现、推广有着举足轻重的影响。

6.1 通信协议的研究

中国公众多媒体通信网是一个基于IP协议的通信网，它的通信协议是基于TCP/IP的。当然，IP协议和TCP协议仅是核心协议。为保证实时视频通信业务能很好地运行，需要使用实时传送协议（RTP）和实时传送控制协议（RTCP）。为了给实时业务或其它特定业务的传送留有足够宽的通道，还必须使用资源预留协议（RSVP）。上述五个通信协议是IP网的主要通信协议。

Ipv6作Internet Protocol的新版本，将继承和取代传统IP（Ipv4）。从Ipv4到Ipv6的改变将为下一代因特网奠定更坚实的基础，如,Ipv6力求使网络管理变得更加简单，考虑到不同用户对服务质量的不同需要，其中若干技术十分有利于实时多媒体业务的实理。

6.2 接入控制（Admissior Control）

类似有线网络，无线网络要决定是否允许新连接接入；此外无线网络还要决定是否允许切换连接，并要在二者之间谋求最优解决方案。

Naghshineh在1996年提出虚拟连接树的新概念，设计了基于虚拟连接树的高速移动ATM网络体系，并研究了在该体系结构下的接入控制方案。简单说，作者用一个虚拟树来描述位于一定距离内小区的移动用户。一旦移动用户的呼叫被允许，他依可以在虚拟树内的所有小区间自由切换，而无须重新请求。

在高速无线多媒体网络中，Oliveira等则提出了基于带宽预留的接入控制方案，即在建立呼叫小区附近入的小区中，进行带宽预留，以保障服务质量。当用户进入一个新的小区，被预留的带宽将被利用。

6.3 资源预留（Resource Reservation）

对于视频、话音等实时业务，为保证可接受的服务质量，应该保留一定的连接带宽。此外，与新呼叫相比，切换呼叫应有更高的优先权。

6.4 Qos业务模型（Qos Service Model）

无线多媒体Qos支持的基本目标是，在带宽有限情况下，提供和用户支付费用相当的服务质量。建立合适的业务模型是首先要解决的问题。所谓业务模型，就是要根据各种具体应用的特点，将其划分成不同类型。例如，在支持Qos和ATM中定义了几种业务模型：恒定比特率（CBR）业务、实时可变比特率（rt-VBR）业务、非实时可变比特率（nrt-VBR）业务、可用比特率（ABR）业务和不定比特率（UBR）业务。恒定比特率业务对带宽的要求最为严格，其他类型对带宽的要求依次放松。

现有的大理多媒体业务是在基于IP的网络上开展的，而rc设计IP协议的初衷是传输数据的，是一种“尽力而为”的网络，并不支持Qos。为此，其上的实时业务模型被分为两类：有保障业务（Guaranteed Service）和无保障业务（Predictive Service）。

总之，在无线多媒体环境下，建立起合理的业务模型对保障Qos至关重要。在这一领域，人们始终在做出努力。如，较早时候，Oliverira等只用实时业务与非实时业务加以区分；1999年，Talukder等提出三类业务模型；2000年，Lei Huang等不仅考虑带宽和延迟需要，还考虑了移动用户的运动特性，提出多达七类业务模型。

6.5 图像质量评价准则

恰当的图像质量评价方法是无线多媒体通信的基本需要。由于无线环境带宽有限，不可能为所有用户都提供相同质量的服务，所以只能提供和用户支付费用相当的服务质量。因此必须有一套能准确反映用户接受服务的客观质量标准。

除了些特殊场合，纯粹额观评价（如基于均方误差的评价方法）已经被普遍认为不是真正“客观”的图像质量评价，越来越多的人认为，人眼视觉系统（HVS）的特性应该考虑在内。

Westen等人在1995年提出了基于多通道的HVS模型，用来评价图像的感受质量。宋坚信等人最近又提出一种压缩视频感觉质量的计算方法，其核心思想是，利用视觉掩蔽特性， 分析与压缩视频质量有关的视觉特性及视频图像内容特性，提出视觉掩蔽计算结构及用模糊学方法进行视觉阈值提升的计算方法。

总之，面向恶劣无线环境的数字视频传输技术尚未成熟；面向大众应用的无线视频传输技术元未成熟。因此，现在加强在该领域的研究力度，是增强我国科技实力的一次机遇，对于我国在未来通信领域占据一席之地将起重要作用。

❺ 如何成为一名优秀的算法工程师

算法工程师是一个非常高端的职位；
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
简介：
算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

❻ 成为算法工程师需要学习哪些课程

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；

语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

国内外状况

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

❼ MP4到底是代表哪几种视频格式呀!真是急死了，没有人能说清楚吗谢谢!

自己找找相关的基础文章看看吧，没什么好急的，学知识要主动才行。mpeg4压缩方案包含很多种编码方式的。

MPEG全称是Moving Pictures Experts Group，它是“动态图象专家组”的英文缩写，该专家组成立于1988年，致力于运动图像及其伴音的压缩编码标准化工作，原先他们打算开发MPEG1、MPEG2、MPEG3和MPEG4四个版本，以适用于不同带宽和数字影像质量的要求。
目前，MPEG1技术被广泛的应用于VCD，而MPEG2标准则用于广播电视和DVD等。MPEG3最初是为HDTV开发的编码和压缩标准，但由于MPEG2的出色性能表现， MPEG3只能是死于襁褓了。而我们今天要谈论的主角——MPEG4于1999年初正式成为国际标准。它是一个适用于低传输速率应用的方案。与MPEG1和MPEG2相比，MPEG4更加注重多媒体系统的交互性和灵活性。下面就让我们一起进入多彩的MPEG4世界。

MPEG4的技术特点

MPEG1、MPEG2技术当初制定时，它们定位的标准均为高层媒体表示与结构，但随着计算机软件及网络技术的快速发展，MPEG1.MPEG2技术的弊端就显示出来了：交互性及灵活性较低，压缩的多媒体文件体积过于庞大，难以实现网络的实时传播。而MPEG4技术的标准是对运动图像中的内容进行编码，其具体的编码对象就是图像中的音频和视频，术语称为“AV对象”，而连续的AV对象组合在一起又可以形成AV场景。因此，MPEG4标准就是围绕着AV对象的编码、存储、传输和组合而制定的，高效率地编码、组织、存储、传输AV对象是MPEG4标准的基本内容。
在视频编码方面，MPEG4支持对自然和合成的视觉对象的编码。（合成的视觉对象包括2D、3D动画和人面部表情动画等）。在音频编码上，MPEG4可以在一组编码工具支持下，对语音、音乐等自然声音对象和具有回响、空间方位感的合成声音对象进行音频编码。
由于MPEG4只处理图像帧与帧之间有差异的元素，而舍弃相同的元素，因此大大减少了合成多媒体文件的体积。应用MPEG4技术的影音文件最显着特点就是压缩率高且成像清晰，一般来说，一小时的影像可以被压缩为350M左右的数据，而一部高清晰度的DVD电影, 可以压缩成两张甚至一张650M CD光盘来存储。对广大的“平民”计算机用户来说， 这就意味着, 您不需要购置 DVD-ROM就可以欣赏近似DVD质量的高品质影像。而且采用MPEG4编码技术的影片，对机器硬件配置的要求非常之低，300MHZ 以上CPU，64M的内存和一个 8M显存的显卡就可以流畅的播放。在播放软件方面，它要求也非常宽松，你只需要安装一个 500K左右的 MPEG4 编码驱动后，用 WINDOWS 自带的媒体播放器就可以流畅的播放了（下面我们会具体讲到）。

视频编码研究与MPEG标准演进

人类获取的信息中70%来自于视觉，视频信息在多媒体信息中占有重要地位；同时视频数据冗余度最大，经压缩处理后的视频质量高低是决定多媒体服务质量的关键因素。因此数字视频技术是多媒体应用的核心技术，对视频编码的研究已成为信息技术领域的热门话题。

视频编码的研究课题主要有数据压缩比、压缩/解压速度及快速实现算法三方面内容。以压缩/解压后数据与压缩前原始数据是否完全一致作为衡量标准，可将数据压缩划分为无失真压缩（即可逆压缩）和有失真压缩（即不可逆压缩）两类。

传统压缩编码建立在仙农信息论基础之上的，以经典集合论为工具，用概率统计模型来描述信源，其压缩思想基于数据统计，因此只能去除数据冗余，属于低层压缩编码的范畴。

伴随着视频编码相关学科及新兴学科的迅速发展，新一代数据压缩技术不断诞生并日益成熟，其编码思想由基于像素和像素块转变为基于内容 （content-based）。它突破了仙农信息论框架的束缚，充分考虑了人眼视觉特性及信源特性，通过去除内容冗余来实现数据压缩，可分为基于对象（object-based）和基于语义（semantics-based）两种，前者属于中层压缩编码，后者属于高层压缩编码。

与此同时，视频编码相关标准的制定也日臻完善。视频编码标准主要由ITU-T和ISO/IEC开发。ITU-T发布的视频标准有H.261、 H.262、 H.263、 H.263+、H.263++，ISO/IEC公布的MPEG系列标准有MPEG-1、MPEG-2 、MPEG-4 和MPEG-7，并且计划公布MPEG-21。

MPEG即Moving Picture Expert Group（运动图像专家组），它是专门从事制定多媒体视音频压缩编码标准的国际组织。MPEG系列标准已成为国际上影响最大的多媒体技术标准，其中MPEG-1和MPEG-2是采用以仙农信息论为基础的预测编码、变换编码、熵编码及运动补偿等第一代数据压缩编码技术；MPEG-4（ISO/IEC 14496）则是基于第二代压缩编码技术制定的国际标准，它以视听媒体对象为基本单元，采用基于内容的压缩编码，以实现数字视音频、图形合成应用及交互式多媒体的集成。MPEG系列标准对VCD、DVD等视听消费电子及数字电视和高清晰度电视（DTV&&HDTV）、多媒体通信等信息产业的发展产生了巨大而深远的影响。

MPEG-4视频编码核心思想及关键技术

核心思想

在MPEG-4制定之前，MPEG-1、MPEG-2、H.261、H.263都是采用第一代压缩编码技术，着眼于图像信号的统计特性来设计编码器，属于波形编码的范畴。第一代压缩编码方案把视频序列按时间先后分为一系列帧，每一帧图像又分成宏块以进行运动补偿和编码，这种编码方案存在以下缺陷：

· 将图像固定地分成相同大小的块，在高压缩比的情况下会出现严重的块效应，即马赛克效应；
· 不能对图像内容进行访问、编辑和回放等*作；
· 未充分利用人类视觉系统（HVS，Human Visual System）的特性。

MPEG-4则代表了基于模型/对象的第二代压缩编码技术，它充分利用了人眼视觉特性，抓住了图像信息传输的本质，从轮廓、纹理思路出发，支持基于视觉内容的交互功能，这适应了多媒体信息的应用由播放型转向基于内容的访问、检索及*作的发展趋势。

AV对象（AVO，Audio Visual Object）是MPEG-4为支持基于内容编码而提出的重要概念。对象是指在一个场景中能够访问和*纵的实体，对象的划分可根据其独特的纹理、运动、形状、模型和高层语义为依据。在MPEG-4中所见的视音频已不再是过去MPEG-1、MPEG-2中图像帧的概念，而是一个个视听场景（AV场景），这些不同的AV场景由不同的AV对象组成。AV对象是听觉、视觉、或者视听内容的表示单元，其基本单位是原始AV对象，它可以是自然的或合成的声音、图像。原始AV对象具有高效编码、高效存储与传输以及可交互*作的特性，它又可进一步组成复合AV对象。因此MPEG-4标准的基本内容就是对AV对象进行高效编码、组织、存储与传输。AV对象的提出，使多媒体通信具有高度交互及高效编码的能力，AV对象编码就是MPEG-4的核心编码技术。

MPEG-4不仅可提供高压缩率，同时也可实现更好的多媒体内容互动性及全方位的存取性，它采用开放的编码系统，可随时加入新的编码算法模块，同时也可根据不同应用需求现场配置解码器，以支持多种多媒体应用。

MPEG-4 采用了新一代视频编码技术，它在视频编码发展史上第一次把编码对象从图像帧拓展到具有实际意义的任意形状视频对象，从而实现了从基于像素的传统编码向基于对象和内容的现代编码的转变，因而引领着新一代智能图像编码的发展潮流。

关键技术

MPEG-4除采用第一代视频编码的核心技术，如变换编码、运动估计与运动补偿、量化、熵编码外，还提出了一些新的有创见性的关键技术，并在第一代视频编码技术基础上进行了卓有成效的完善和改进。下面重点介绍其中的一些关键技术。

A. 视频对象提取技术

MPEG-4实现基于内容交互的首要任务就是把视频/图像分割成不同对象或者把运动对象从背景中分离出来，然后针对不同对象采用相应编码方法，以实现高效压缩。因此视频对象提取即视频对象分割，是MPEG-4视频编码的关键技术，也是新一代视频编码的研究热点和难点。

视频对象分割涉及对视频内容的分析和理解，这与人工智能、图像理解、模式识别和神经网络等学科有密切联系。目前人工智能的发展还不够完善，计算机还不具有观察、识别、理解图像的能力；同时关于计算机视觉的研究也表明要实现正确的图像分割需要在更高层次上对视频内容进行理解。因此，尽管MPEG-4 框架已经制定，但至今仍没有通用的有效方法去根本解决视频对象分割问题，视频对象分割被认为是一个具有挑战性的难题，基于语义的分割则更加困难。

目前进行视频对象分割的一般步骤是：先对原始视频/图像数据进行简化以利于分割，这可通过低通滤波、中值滤波、形态滤波来完成；然后对视频/图像数据进行特征提取，可以是颜色、纹理、运动、帧差、位移帧差乃至语义等特征；再基于某种均匀性标准来确定分割决策，根据所提取特征将视频数据归类；最后是进行相关后处理，以实现滤除噪声及准确提取边界。

在视频分割中基于数学形态理论的分水岭（watershed）算法被广泛使用，它又称水线算法，其基本过程是连续腐蚀二值图像，由图像简化、标记提取、决策、后处理四个阶段构成。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感，且未利用帧间信息，通常会产生图像过度分割。

B. VOP视频编码技术

视频对象平面（VOP，Video Object Plane）是视频对象（VO）在某一时刻的采样，VOP是MPEG-4视频编码的核心概念。MPEG-4在编码过程中针对不同VO采用不同的编码策略，即对前景VO的压缩编码尽可能保留细节和平滑；对背景VO则采用高压缩率的编码策略，甚至不予传输而在解码端由其他背景拼接而成。这种基于对象的视频编码不仅克服了第一代视频编码中高压缩率编码所产生的方块效应，而且使用户可与场景交互，从而既提高了压缩比，又实现了基于内容的交互，为视频编码提供了广阔的发展空间。

MPEG-4支持任意形状图像与视频的编解码。对于任意形状视频对象。对于极低比特率实时应用，如可视电话、会议电视，MPEG-4则采用VLBV（Very Low Bit-rate Video，极低比特率视频）核进行编码。

传统的矩形图在MPEG-4中被看作是VO的一种特例，这正体现了传统编码与基于内容编码在MPEG-4中的统一。VO概念的引入，更加符合人脑对视觉信息的处理方式，并使视频信号的处理方式从数字化进展到智能化，从而提高了视频信号的交互性和灵活性，使得更广泛的视频应用及更多的内容交互成为可能。因此VOP视频编码技术被誉为视频信号处理技术从数字化进入智能化的初步探索。

C. 视频编码可分级性技术

随着因特网业务的巨大增长，在速率起伏很大的IP（Internet Protocol）网络及具有不同传输特性的异构网络上进行视频传输的要求和应用越来越多。在这种背景下，视频分级编码的重要性日益突出，其应用非常广泛，且具有很高的理论研究及实际应用价值，因此受到人们的极大关注。

视频编码的可分级性（scalability）是指码率的可调整性，即视频数据只压缩一次，却能以多个帧率、空间分辨率或视频质量进行解码，从而可支持多种类型用户的各种不同应用要求。

MPEG-4通过视频对象层（VOL，Video Object Layer）数据结构来实现分级编码。MPEG-4提供了两种基本分级工具，即时域分级（Temporal Scalability）和空域分级（Spatial Scalability），此外还支持时域和空域的混合分级。每一种分级编码都至少有两层VOL，低层称为基本层，高层称为增强层。基本层提供了视频序列的基本信息，增强层提供了视频序列更高的分辨率和细节。

在随后增补的视频流应用框架中，MPEG-4提出了FGS（Fine Granularity Scalable，精细可伸缩性）视频编码算法以及PFGS（Progressive Fine Granularity Scalable，渐进精细可伸缩性）视频编码算法。

FGS编码实现简单，可在编码速率、显示分辨率、内容、解码复杂度等方面提供灵活的自适应和可扩展性，且具有很强的带宽自适应能力和抗误码性能。但还存在编码效率低于非可扩展编码及接收端视频质量非最优两个不足。

PFGS则是为改善FGS编码效率而提出的视频编码算法，其基本思想是在增强层图像编码时使用前一帧重建的某个增强层图像为参考进行运动补偿，以使运动补偿更加有效，从而提高编码效率。

D. 运动估计与运动补偿技术

MPEG-4采用I-VOP、P-VOP、B-VOP三种帧格式来表征不同的运动补偿类型。它采用了H.263中的半像素搜索（half pixel searching）技术和重叠运动补偿（overlapped motion compensation)技术，同时又引入重复填充（repetitive padding）技术和修改的块（多边形）匹配（modified block （polygon）matching）技术以支持任意形状的VOP区域。

此外，为提高运动估计算法精度，MPEG-4采用了MVFAST（Motion Vector Field Adaptive Search Technique）和改进的PMVFAST（Predictive MVFAST）方法用于运动估计。对于全局运动估计，则采用了基于特征的快速顽健的FFRGMET（Feature-based Fast and Robust Global Motion Estimation Technique）方法。

在MPEG-4视频编码中，运动估计相当耗时，对编码的实时性影响很大。因此这里特别强调快速算法。运动估计方法主要有像素递归法和块匹配法两大类，前者复杂度很高，实际中应用较少，后者则在H.263和MPEG中广泛采用。在块匹配法中，重点研究块匹配准则及搜索方法。目前有三种常用的匹配准则：

（1）绝对误差和（SAD, Sum of Absolute Difference）准则；
（2）均方误差（MSE, Mean Square Error）准则；
（3）归一化互相关函数（NCCF, Normalized Cross Correlation Function）准则。

在上述三种准则中，SAD准则具有不需乘法运算、实现简单方便的优点而使用最多，但应清楚匹配准则的选用对匹配结果影响不大。

在选取匹配准则后就应进行寻找最优匹配点的搜索工作。最简单、最可靠的方法是全搜索法（FS, Full Search），但计算量太大，不便于实时实现。因此快速搜索法应运而生，主要有交叉搜索法、二维对数法和钻石搜索法，其中钻石搜索法被MPEG-4校验模型（VM, Verification Model）所采纳，下面详细介绍。

钻石搜索（DS, Diamond Search）法以搜索模板形状而得名，具有简单、鲁棒、高效的特点，是现有性能最优的快速搜索算法之一。其基本思想是利用搜索模板的形状和大小对运动估计算法速度及精度产生重要影响的特性。在搜索最优匹配点时，选择小的搜索模板可能会陷入局部最优，选择大的搜索模板则可能无法找到最优点。因此DS算法针对视频图像中运动矢量的基本规律，选用了两种形状大小的搜索模板。

· 大钻石搜索模板（LDSP, Large Diamond Search Pattern），包含9个候选位置；
· 小钻石搜索模板（SDSP, Small Diamond Search Pattern），包含5个候选位置。

DS算法搜索过程如下：开始阶段先重复使用大钻石搜索模板，直到最佳匹配块落在大钻石中心。由于LDSP步长大，因而搜索范围广，可实现粗定位，使搜索不会陷于局部最小，当粗定位结束后，可认为最优点就在LDSP 周围8 个点所围菱形区域中。然后再使用小钻石搜索模板来实现最佳匹配块的准确定位，以不产生较大起伏，从而提高运动估计精度。

此外Sprite视频编码技术也在MPEG-4中应用广泛，作为其核心技术之一。Sprite又称镶嵌图或背景全景图，是指一个视频对象在视频序列中所有出现部分经拼接而成的一幅图像。利用Sprite可以直接重构该视频对象或对其进行预测补偿编码。

Sprite视频编码可视为一种更为先进的运动估计和补偿技术，它能够克服基于固定分块的传统运动估计和补偿技术的不足，MPEG-4正是采用了将传统分块编码技术与Sprite编码技术相结合的策略。

MPEG4的应用领域

凭借着出色的性能，MPEG4技术目前在多媒体传输、多媒体存储等领域得到了广泛的应用，下面我们就来看看目前在那些领域MPEG4技术得到了大显伸手的机会。
1、精彩的视频世界
精彩的视频世界是MPEG4技术应用最多也是最为广大朋友所熟悉的的形式。目前它主要以两种形式出现，一种是DIVX－MPEG4影碟（国内市面上已出现，且D版居多），另一种是网上MPEG4电影。
（1）、我们先来说说DIVX－MPEG4影碟，DIVX视频编码技术实际上就是MPEG4压缩技术，它由微软MPEG4V3修改而来，使用的是MPEG4压缩算法，并同时分离视频和音频。它的核心部分便是由DivX对DVD音视频进行压缩，生成Mpeg4视频格式文件(也就是AVI格式)。
小提示：笔者也是经常被朋友所问到：“我看到的MPEG4电影片段明明是avi（扩展名）格式文件，并且Windows的媒体播放器也与之关联，但就是无法播放”。其实， MPEG4并没有确定必须用什么扩展名，它只是一种编码方法而已。使用avi作为扩展名，是一种习惯性的沿用。
在计算机上播放MPEG4影音文件的方法目前有两种：第一种是用诸如DivxPlayer等专门的播放软件来播放；第二种播放方法是安装MPEG4(Divx)插件后，用Windows自带的媒体播放机来播放。
（2）、随着网络技术的不断发展，互联网上的视频流应用也成为了近几年的热门话题。目前，在互联网上比较流行的几种影像格式包括Quicktime、RealPlay以及微软的MediaPlayer等。MPEG4技术出现之后，互联网上又出现了MPEG4格式的电影，不过在观看前，系统会提示你下载最新的MPEG4解码软件。
小提示：大家平时在网上可能经常会看见ASF格式的电影，其实它也是微软公司开发出的一种可以直接在网上观看视频节目的压缩格式。使用的也是MPEG4的压缩算法，但因为它是以网上即时观看电影的视频流格式存在的，所以它的图像质量相对要差一些。
2、低比特率下的多媒体通信，
目前，MPEG4技术已经广泛的应用在如视频电话、视频电子邮件、移动通信、电子新闻等多媒体通信领域。由于这些应用对传输速率要求较低，一般在4.8～64kbit/s之间，分辨率为176×144左右。因此MPEG4技术完全可以充分的利用网络带宽，通过帧重建技术压缩和传输数据，以最少的数据量获得最佳的图像质量。
3、实时多媒体监控。
多媒体监控领域原来一直是MPEG1技术担当重任，但近些年来，它们也是“城头变换大王旗”了。由于MPEG4压缩技术原本是一种适用在低带宽下进行信息交换的音视频处理技术，它的特点是可以动态的侦测图像各个区域变化，基于对象的调整压缩方法可以获得比MPEG1更大的压缩比，使压缩码流更低。因此，尽管MPEG4技术一开始并不是专为视频监控压缩领域而开发的，但它高清晰度的视频压缩，在实时多媒体监控上，无能是存储量，传输的速率，清晰度都比MPEG1具有更大的优势。
4、基于内容存储和检索的多媒体系统。
由于MPEG4在压缩方法上远远优于MPEG1技术，更是MJPEG技术所不能比拟的。 经过专家的测试表明，在相同清晰度对应MPEG1（500Kbits/sec）码流情况下， MPEG4比MPEG1节省了2/3的硬盘空间，在一般活动场景下也节省近一般的容量。因此无论是从内容存储量，还是从多媒体文件的检索速度来说，MPEG4技术都是多媒体系统应用的不二之选。
5、硬件产品上面的应用
目前，MPEG4技术在硬件产品上也已开始逐步得到应用。特别是在视频监控、播放上，这项高清晰度，高压缩的技术得到了众多硬件厂商的钟爱，而市场上支持MPEG4技术的产品也是种类繁多。下面笔者就列举一些代表性的产品，旨在让读者了解MPEG4技术在今天应用范围之广。
（1）、摄像机：日本夏普公司推出过应用在互联网上的数字摄像机VN－EZ1。这台网络摄像机利用MPEG4格式，可把影像文件压缩为ASF（高级流格式），用户只要利用微软公司的MediaPlayer播放程序，就可以直接在电脑上进行播放。
（2）、播放机：飞利浦公司于今年八月份推出了一款支持DivX的DVD播放机DVD737。它可以支持DivX 3.11、4.xx、5.xx等MPEG4标准，而对于新标准的支持则可以通过升级固件来实现。
（3）、数码相机：日本京瓷公司在11月中旬发售其最新款数码相机Finecam L30，这款是采用300万像素、3倍光学变焦设计的数码相机产品， L30采用了MPEG4格式动态视频录制，可以让动态视频录制画面效果比传统数码相机更出色。
（4）、手机：在手机领域，MPEG4技术更是得到了广泛的应用，各大手机厂商也都推出了可拍摄MPEG4动态视频的手机型号，如西门子ST55、索尼爱立信P900/P908、LG 彩屏G8000等。
(5)、MPEG4数字硬盘：在今年深圳举行的安防展览会上，开发数字录像监控产品的厂家纷纷推出了他们的最新产品，而支持MPEG4的DVR压缩技术也成为改展会上的亮点。
如北京华青紫博科技推出的“E眼神MPEG4数字视频王”便是一款基于网络环境的高清晰数字化监控报警系统。内置多画面处理器，集现场监控、监听、多路同时数字录像与回放等多种功能为一体。
其实，市场上还有许多基于MPEG4技术的硬件产品，笔者这里就不一一列举了，不过笔者相信，随着视频压缩技术的不断发展，MPEG4技术的产品会越来越多的出现在我们生活，工作中。

❽ 算法工程师要学什么

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

1、专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

2、学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；

3、语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；

另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

关于算法工程师可以到CDA认证机构了解一下，CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。