根据审查提出了一些有希望的未来工作研究方向：- 深度学习优化感知编码。深度学习是解决促进视频编码中预测、分类和回归问题的有力工具62因为它能够发现海量数据中隐藏的统计数据和知识。非常需要对基于深度学习的感知建模、视觉质量评估、编码模块优化和端到端视频压缩进行更多研究。然而有两个关键问题需要解决。一是深度模型训练的足够数据标记这对于收集足够数量的视觉标签至关重要尤其是在视觉建模和视觉质量评估方面。另

这段话提出了几个未来工作研究方向。首先是深度学习优化感知编码，需要解决数据标记和高复杂度等问题。其次是QoE建模，需要研究与QoE相关的视觉因素及其感知模型，并解决多目标问题。第三是机器视频编码，需要利用机器视觉或相关学习算法的视觉特征和质量。第四是超逼真和高维视频的感知编码，需要进一步调整感知模型和编码算法以获得更高的比特深度。最后是感知优化的深度视觉模型，可以通过视觉心理学和神经科学的发展改进基于深度学习的视觉模型的设计。