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J-GLOBAL ID：201802224122891075   整理番号：18A0537560

HEVCのイントラ予測モードのニューラルネットワークベース算術符号化【Powered by NICT】

Neural network-based arithmetic coding of intra prediction modes in HEVC

著者 (4件)： Song Rui (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Liu Dong (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Li Houqiang (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Wu Feng (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2017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： H.264及びHEVC(高効率映像符号化の両方で,コンテキスト適応二値算術符号化(CABAC)は,エントロピー符号化法として採用した。CABACは手設計で構成した二値化過程だけでなく手製コンテキストモデル,圧縮効率を制限するに依存する。本論文において,筆者らは訓練ニューラルネットワークによる算術符号化戦略を提案し,HEVCにおける内部予測モードの符号化に関する予備的研究を行った。二値化の代わりに,ここでは,多値算術符号化方式の採用により35内部予測モードの確率分布を直接推定することを提案した。手製コンテキストモデルの代わりに,ここでは,確率推定を行うための畳込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した。シミュレーション結果は,提案した算術符号化はCABACと比較して9.9%の高いビットをもたらすことを示した。Copyright 2018 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： シミュレーション ,  *符号化 ,  *ニューラルネットワーク ,  確率分布 ,  統計的推定
準シソーラス用語： *予測モード ,  圧縮効率 ,  二値化 ,  エントロピー符号化 ,  CABAC ,  ビデオ符号化 ,  高効率 ,  *算術符号化 ,  *イントラ予測 ,  *H.265/HEVC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： HEVC ,  イントラ予測 ,  ニューラルネットワーク ,  算術符号化