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J-GLOBAL ID：201802289467929475   整理番号：18A1770969

HEVC符号器のための学習ベースの複雑さの低減とスケーリング【JST・京大機械翻訳】

Learning-Based Complexity Reduction and Scaling for HEVC Encoders

著者 (5件)： Grellert Mateus (Graduate Program in Computing, Federal University of Rio Grande do SuI, Brazil) ,  Bampi Sergio (Graduate Program in Computing, Federal University of Rio Grande do SuI, Brazil) ,  Correa Guilherme (Video Technology Research Group (ViTech), Federal University of Pelotas, Brazil) ,  Zatt Bruno (Video Technology Research Group (ViTech), Federal University of Pelotas, Brazil) ,  da Silva Cruz Luis A. (Dept. of Elect. and Comp. Engineering, Inst. de Telecomunicacoes, University of Coimbra, Portugal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 1208-1212  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： 本論文では,決定木分類器に基づくHEVC符号器における使用のための高速符号化ユニット(CU)分割決定を提案した。ツリーは,高速CU分割決定アルゴリズムを実装する修正低複雑度符号器で使用される。提案した方法を用いて,ランダムアクセス符号化構成において0.24%のBjontegaard Deltaビットレート(BD-BR)損失と低Delay B構成における0.19%BD-BR損失による42.8%の複雑さ低減により47.8%の平均複雑性低減を達成した。また,決定閾値分析を提示して,異なる複雑さ点での提案方法のレート歪-複雑性トレードオフを評価し,ランダムアクセス構成を用いて,28%(BD-BRの0.04%損失)から60%(3.6%BD-BR損失)までの複雑さ低減を変化させた。関連研究との比較により,提案した方法は,レート歪効率と複雑さ低減の両方に関して競合解より優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  *符号器 ,  ディシジョンツリー ,  高速度
準シソーラス用語： ビットレート ,  ランダムアクセス ,  *複雑性 ,  複雑度 ,  レート歪 ,  判定閾値 ,  複雑性低減 ,  H.265/HEVC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： HEVC ,  符号器 ,  学習 ,  複雑さ ,  スケーリング