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J-GLOBAL ID：201802271459488930   整理番号：18A0518353

確率的グラフィカルモデルに基づく高速H EVC間予測【Powered by NICT】

Probabilistic graphical model based fast HEVC inter prediction

著者 (3件)： Fang Meiyuan (TsingHua University, Beijing, 100084, China) ,  Wen Jiangtao (TsingHua University, Beijing, 100084, China) ,  Han Yuxing (South China Agriculture University, Guangzhou, 510642, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 16-20  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： 高効率ビデオ符号化(HEVC)規格は,多くのビデオコードツール様々な符号化性能と複雑さのトレードオフを達成する[1]を導入することにより,H.264/AVCと比較して符号化効率で50%の改善を達成した。HEVC符号化の複雑性を低減するために提案されている種々の技術。本論文では,HEVC符号化のための効果的なBayesネットワークに基づく複雑性低減フレームワークを提案した。提案したフレームワークである符号化プロセス,小さな確率事象を無視することによりエンコーダをスピードアップするために使用できる異なる状態の条件付き確率を計算することができた。実験結果は,提案したアルゴリズムは平均圧縮性能の1.41%の損失を伴う計算量の52.5%を節約できることを示した。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： アルゴリズム ,  *予測 ,  計算量 ,  規格 ,  符号器 ,  *高速度 ,  符号化
準シソーラス用語： 条件付確率 ,  複雑性低減 ,  信念ネットワーク ,  符号化効率 ,  複雑性 ,  ビデオ符号化 ,  高効率 ,  *確率的グラフィカルモデル , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (2件)： 確率的グラフィカルモデル ,  予測