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J-GLOBAL ID：201802246830462657   整理番号：18A0519263

CNNはHEVC(高効率映像符号化の改善に基づく後処理【Powered by NICT】

CNN based post-processing to improve HEVC

著者 (4件)： Li Chen (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai, China) ,  Song Li (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University) ,  Xie Rong (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai, China) ,  Zhang Wenjun (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 4577-4580  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： 本論文では,HEVC(高効率映像符号化におけるフレームベース動的メタデータ後処理方式を提案した。ビデオ配列は各フレームのためのビデオコンテンツと品質指標の複雑性を含む異なるカテゴリーに分類される,ビットストリーム中に埋め込まれたに1バイト旗はサイド情報として伝達される。一方動的メタデータは,分類情報は別々のネットワークモデルのオフライン訓練を示す含んでいた。より詳しくいえば,ここでは,再構成誤差からのより意味のある情報を抽出し,フィルタリング性能を改善するために,20層CNN(畳込みニューラルネットワーク)モデルを採用した。実験結果は,提案した後処理方式は2017ICIPグランドチャレンジにおける与えられた六配列にHEVCベースラインと比較して平均1.6%BDレート低減に導くことを示した。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： 基準線 ,  再構成 ,  録画装置 ,  フィルタリング ,  *後処理 ,  メタデータ
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  サイド情報 ,  ビットストリーム ,  複雑性 ,  品質指標 ,  映像コンテンツ ,  *ビデオ符号化 ,  *高効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  HEVC ,  高効率 ,  映像符号化 ,  後処理