文献

J-GLOBAL ID：201702250543062816   整理番号：17A1429144

畳込みニューラルネットワークに基づく二重圧縮H.264ビデオにおける再配置イントラフレームのフレーム単位の検出【Powered by NICT】

Frame-wise detection of relocated I-frames in double compressed H.264 videos based on convolutional neural network

著者 (11件)： He Peisong (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  He Peisong (National Engineering Lab on Information Content Analysis Techniques, GT036001 Shanghai, China) ,  Jiang Xinghao (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Jiang Xinghao (National Engineering Lab on Information Content Analysis Techniques, GT036001 Shanghai, China) ,  Sun Tanfeng (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Sun Tanfeng (National Engineering Lab on Information Content Analysis Techniques, GT036001 Shanghai, China) ,  Wang Shilin (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Wang Shilin (National Engineering Lab on Information Content Analysis Techniques, GT036001 Shanghai, China) ,  Li Bin (Shenzhen Key Laboratory of Media Security, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Dong Yi (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Dong Yi (National Engineering Lab on Information Content Analysis Techniques, GT036001 Shanghai, China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 48  ページ： 149-158  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 再位置決定したIフレームはシフトGOP構造を持つ二重圧縮ビデオの中の異常なインタ符号化フレームの重要な型である。本研究では,再配置されたIフレームのフレームごとの検出法は,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいて提案した。提案した検出フレームワークは,新しいネットワークアーキテクチャ,前処理層をもつ初期化と適切に設計されたCNNが続くを含んでいる。前処理層では,高周波成分抽出操作は多様なビデオコンテンツの影響を除去するために適用した。過剰適合を緩和するために,1×1畳込みフィルタと全球平均貯留層のような,いくつかの高度な構造はCNN(セルラニューラルネットワーク)アーキテクチャの設計に導入した。公共利用可能なYUV配列は収集した様々な符号化パラメータを有する二重圧縮ビデオのデータセットを構築した。実験によると,提案したフレームワークは,よく知られたCNN構造(AlexNet)と平均予測残差に基づく方法よりも再配置Iフレーム検出のより有望な性能を達成することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *録画装置 ,  セルラニューラルネットワーク ,  検出法 ,  計算機アーキテクチャ ,  ネットワークアーキテクチャ ,  *畳込み ,  フィルタ ,  位置決め ,  予測 ,  前処理 ,  *ニューラルネットワーク ,  符号化 ,  残差
準シソーラス用語： 映像コンテンツ ,  高周波成分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 二重圧縮の検出 ,  データ駆動型方法論 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ビデオ科学捜査

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ビデオ ,  再配置