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J-GLOBAL ID：201802262266658854   整理番号：18A1771074

データマイニングを用いた高速3D-HEVC深度マップのフレーム内予測【JST・京大機械翻訳】

Fast 3D-Hevc Depth Maps Intra-Frame Prediction Using Data Mining

著者 (4件)： Saldanha Mario (Federal University of Pelotas, Pelotas, Brazil) ,  Sanchez Gustavo (Pontificial Catholic University of Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brazil) ,  Marcon Cesar (Pontificial Catholic University of Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brazil) ,  Agostini Luciano (Federal University of Pelotas, Pelotas, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 1738-1742  発行年： 2018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： 本論文は,静的符号化ユニット(CU)分割決定木に基づく高速3D高効率ビデオ符号化(3D-HEVC)深さマップフレーム内予測を提示した。この符号化手法は,符号器コンテキスト属性間の相関を抽出し,深さマップ符号化の各CUレベルに対する分割決定木を定義するためにデータマイニングを用いる。決定木は,3D-HEVC試験モデル(3D-HTM)から抽出された情報を用いて訓練され,Common試験条件(CTC)を用いて訓練された。各ディシジョンツリーは,現在のCUが,いくつかの現在のエンコーダ属性の評価を通して符号化コンテキストを考慮して,より小さいサイズに分割されなければならないかどうかを定義する。提案した解は,合成したビューの符号化効率において,0.18%の無視できる影響で,深さマップ符号化に対して59.0%の複雑さ減少に達した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 符号器 ,  ディシジョンツリー ,  *高速度 ,  *三次元 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 高効率 ,  ビデオ符号化 ,  符号化効率 ,  複雑性 ,  *イントラ予測 ,  *奥行きマップ ,  H.265/HEVC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： データマイニング ,  3D ,  HEVC ,  深度マップ ,  フレーム内予測