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J-GLOBAL ID：202002262034706459   整理番号：20A1106580

学習辞書上の可変ビットレートスパース表現に基づく大規模時変直線スカラー体積の対話型時空探索【JST・京大機械翻訳】

Interactive spatio-temporal exploration of massive time-Varying rectilinear scalar volumes based on a variable bit-rate sparse representation over learned dictionaries

著者 (3件)： Diaz Jose (Digital Care Research Group, UVic-UCC, Spain) ,  Marton Fabio (Visual Computing Group, Center for Advanced Studies, Research and Development in Sardinia (CRS4), Cagliari, Italy) ,  Gobbetti Enrico (Visual Computing Group, Center for Advanced Studies, Research and Development in Sardinia (CRS4), Cagliari, Italy)
資料名： Computers & Graphics  (Computers & Graphics)
巻： 88  ページ： 45-56  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0525B  ISSN： 0097-8493  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,商品プラットフォーム上の大規模時変直線スカラー体積の完全相互作用非線形時空探索を支援するための新しいアプローチを紹介した。これを行うために,各フレームをオーバーラップレンガの八分木に分解する。各煉瓦は,学習データ依存辞書に保存されたプロトタイプブロックの量子化可変長スパース線形結合によりコンパクトに近似されたより小さい非重複ブロックに細分化される。与えられたフレームサイズを達成するために要求される耐性を計算することができる効率的な公差駆動学習と近似プロセスは,数千のマルチギガボックスフレームで作られたデータセットに対処するために,コリセットと増分辞書精密化戦略を利用する。各フレームの圧縮表現は,空間的および時間的ランダムアクセスによるGPUへの直接適応ストリーミングをサポートするGPUに優しいフォーマットで保存されている。著者らの可変速度コーデックは,非常に低いビット速度で高品質近似を提供し,一方,リアルタイム復号化性能を提供する。したがって,現在の商品PCによって提供される帯域幅は,完全に流れるのに十分であり,部分的更新に頼ることなく,フレーム当たり1つのギガボキシルの作業セットを提供し,したがって,現在の増分負荷アプローチによって導入された望ましくない動的効果を避ける。著者らのアプローチの品質と性能を,テラスケールにおける大量の時変データセットに関して実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  量子化 ,  *学習 ,  公差 ,  煉瓦 ,  近似法 ,  復号化 ,  帯域幅 ,  精密化 ,  *スカラー ,  プロトタイプ ,  ストリーミング
準シソーラス用語： *ビットレート ,  高品質 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 直接ボリュームレンダリング ,  時変データ ,  圧縮 ,  スパース符号化 ,  学習辞書

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (11件)： 学習 ,  辞書 ,  可変ビットレート ,  スパース表現 ,  大規模 ,  直線 ,  スカラー ,  体積 ,  対話型 ,  時空 ,  探索