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J-GLOBAL ID：201902290497706243   整理番号：19A2270086

HEVCスクリーンコンテンツ符号化における高速イントラモードとCu分割アルゴリズムのためのオンライン学習ベースBayes決定ルール【JST・京大機械翻訳】

Online-Learning-Based Bayesian Decision Rule for Fast Intra Mode and CU Partitioning Algorithm in HEVC Screen Content Coding

著者 (4件)： Kuang Wei (Department of Electronic and Information Engineering, Signal Processing and Artificial Intelligence Research Group, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Chan Yui-Lam (Department of Electronic and Information Engineering, Signal Processing and Artificial Intelligence Research Group, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Tsang Sik-Ho (Department of Electronic and Information Engineering, Signal Processing and Artificial Intelligence Research Group, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Siu Wan-Chi (Department of Electronic and Information Engineering, Signal Processing and Artificial Intelligence Research Group, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 29  ページ： 170-185  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： スクリーンコンテンツ符号化(SCC)は,複雑さの増加を犠牲にしてSCCの符号化効率を改善するために新しい符号化モードを採用することにより,高効率ビデオ符号化の拡張である。本論文では,SCCにおける高速モード決定と符号化ユニット(CU)サイズ決定のためのオンライン学習手法を提案した。高速モード決定を行うために,コーナーポイントを最初にスクリーンコンテンツにおけるユニークな特徴として抽出し,それはBayes決定モデリングを誘導するための不可欠な前処理ステップである。第二に,CUにおける明確な色数を,スキッピング不要モードに対するオンライン学習を用いて正確なモデルを構築するために,スクリーンコンテンツにおけるもう一つのユニークな特徴として導出した。第3に,空間隣接CUs間のモードの相関を,不要モード候補をさらに除去するために解析した。最後に,オンライン学習を用いたBayes決定ルールを,高速CUサイズ決定を行うために再び適用した。Bayes決定モデルの精度を保証するために,モデルを更新するために新しいシーン変化検出を設計した。結果は,提案したアルゴリズムが,すべてのイントラ構成の下で1.08%BJO/ntegaardデルタビットレート(BDBR)増分によって,36.69%の符号化時間減少を達成することを示した。既存の高速SCC方式に統合することによって,提案したアルゴリズムは,BDBRの1.78%の増加によって,48.83%の符号化時間を減少した。Copyright 2019 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： *銅 ,  *高速度 ,  *コンテンツ ,  *アルゴリズム ,  前処理 ,  モデリング ,  *スクリーン ,  符号器 ,  モデル
準シソーラス用語： ビデオ符号化 ,  高効率 ,  符号化効率 ,  複雑性 ,  *オンライン学習 ,  *ディシジョンルール , 【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 (8件)： HEVC ,  スクリーン ,  コンテンツ ,  符号化 ,  Cu ,  アルゴリズム ,  オンライン学習 ,  ルール