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J-GLOBAL ID：201702246002761689   整理番号：17A0058194

深さ分類に基づく3D-HEVCにおける低複雑度深さ内符号化【Powered by NICT】

Low complexity depth intra coding in 3D-HEVC based on depth classification

著者 (6件)： Zheng Huijie (School of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China 361021) ,  Zhu Jianqing (School of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou, China 362021) ,  Zeng Huanqiang (School of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China 361021) ,  Chen Jing (School of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China 361021) ,  Cai Canhui (School of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou, China 362021) ,  Ma Kai-Kuang (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最新の高効率ビデオ符号化に基づく三次元ビデオ符号化(3D HEVC)は,洗練されたイントラ予測方式を利用した深さビデオの符号化性能を改善するが,重い計算複雑性を招く。この問題を解決するために,深さ分類に基づく3D-HEVCのための提示した低複雑度深さ内符号化法。最初に,三種類の複雑さの深さ予測ユニット(PU)のデータベースをその最適イントラ予測モードに基づいて収集した。,有向勾配(H OG)特徴のヒストグラムは,これら確立したデータベース上で抽出されたサポートベクトルマシン(SVM)を用いて分類器を訓練した。電流深さPUでは,モード決定過程を含む対応するモードを選択するように訓練された分類器は,その最も可能性のある複雑さクラスを決定するために適用した。実験結果は,提案した方法は計算の複雑さを大幅に低減できるほとんど深さビデオとビデオ品質合成の同じ符号化性能,3D-HEVCにおける網羅的モード決定と比較して保持することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電流 ,  ヒストグラム ,  録画装置 ,  サポートベクトルマシン ,  計算量 ,  *三次元 ,  データベース ,  *符号化
準シソーラス用語： ビデオ品質 ,  複雑性 ,  モード決定 ,  イントラ予測 ,  ビデオ符号化 ,  高効率 ,  *複雑度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類 ,  3D ,  HEVC ,  複雑度 ,  符号化