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J-GLOBAL ID：201902256611978190   整理番号：19A1955524

IoT時代に向けた映像符号化研究の動向と新たな展望

Trends and New Prospects of Video Coding Researches towards the IoT Era

著者 (2件)： 八島由幸 ,  高村誠之
資料名： 通信ソサイエティマガジン  (B-Plus)
巻： 13  号： 1  ページ： 43-52(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： L6624A  ISSN： 1884-4863  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 映像の高解像度化や,SNS 普及によるコンシューマ生成ビデオの急速な増加により,今まで以上に効率的な映像配信システムの構築が求められている.IoT 時代を迎えて様々な形態の映像データが登場し,配信/視聴環境も多様化する中で,映像配信のキー技術である映像圧縮符号化にも新しい視点からの研究が進んでいる.予測と周波数変換といった伝統的な技術を改良することで更なる高圧縮化を図る次世代国際標準VVC への期待が高まり,また一方では,視覚特性を駆使した最適化や,Web 検索の応用,ビッグデータを用いた機械学習の適用など,従来手法にはとらわれない画像生成型の圧縮手法にも注目が集まっている.本稿では,様々な新しい映像符号化研究を体系化した上で,これら新圧縮手法の仕組みを解説するとともに,シミュレーションによる実際の処理画像を示した上で,今後の符号化性能向上の可能性を論じる.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像符号化 ,  予測 ,  *画像圧縮 ,  IEC規格 ,  ISO規格 ,  機械学習 ,  計算機シミュレーション ,  特性 ,  標準化 ,  工学 ,  画像再構成 ,  テクスチャ処理 ,  ニューラルネットワーク ,  予測符号化 ,  相互接続 ,  H.265/HEVC ,  視覚特性 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  進化的アルゴリズム ,  研究開発動向 ,  計算機利用 ,  利用 ,  改変
準シソーラス用語： IoT ,  カラリゼーション ,  *ビデオ符号化 ,  感性工学 ,  研究動向 ,  国際標準化 ,  将来展望

著者キーワード (5件)： 映像符号化 ,  視覚特性 ,  学習型映像符号化 ,  H.265/HEVC ,  Versatile Video Coding

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (24件)：

• (1)総務省,“4K・8K放送の推進,”http://www.soumu.go.jp/menu_seisaku/ictseisaku/housou_suishin/4k8k_suishin.html
• (2)市ヶ谷敦郎,西田幸博,“HEVC による8K,4K,2K 映像符号化の所要ビットレート評価,”映像情報メディア学会技術報告, BCT2014-44, pp.47-52,Feb.2014.
• (3)“Cisco Visual Networking Index: 予測と方法論,2016〜2021 年ホワイトペーパー,” June. 2017,https://www.cisco.com/c/ja_jp/solutions/collateral/service-provider/visual-networkingindex-vni/complete-white-paper-c11-481360.html
• (4)ISO/IEC 23008-2:2013, “Information technology -- High efficiency coding and media delivery in heterogeneous environments -- Part 2: High efficiency video coding,” 2013.
• (5)G. Bjontegaard, “Calculation of average PSNR differences between RD-curves (VCEG-M33),” VCEG Meeting( ITU-T SG16 Q.6), Austin, Texas, USA, April 2001.

タイトルに関連する用語 (5件)： IoT ,  映像符号化 ,  研究 ,  動向 ,  展望