Zusammenfassung
In dieser Arbeit werden zwei Verfahren zur Verbesserung der Intra-Prädiktion für die Videocodierung vorgeschlagen. Der erste Beitrag in dieser Arbeit besteht aus einem stochastischen Konturmodell zur Modellierung und Extrapolation von Konturen, die im Referenzbereich
detektiert werden. Für die Modellierung wird ein Gauß-Prozess verwendet. Für die Konturextrapolation wird eine multivariate Gauß-Verteilung formuliert. Der zweite Beitrag in dieser Arbeit ist ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Verfahren zur Abtastwertprädiktion.
Mit den neuronalen Netzwerken werden die benachbarten Referenzabtastwerte sowie das Ergebnis der Konturmodellierung und -extrapolation als Eingabedaten verarbeitet, um eine Prädiktion der Abtastwerte des zu codierenden Blocks zu erzeugen. Die Codierungseffizienz des Videocodecs HEVC wird um bis zu 5% gesteigert.
INHALTSVERZEICHNIS
1 Einleitung 1
1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Stand der Forschung . . . . ....
Schlagworte
Machine Learning Maschinelles Lernen Deep Learning video coding Videocodierung HEVC Intra-Prädiktion Gauß-Prozesse neuronale Netzwerke stochastische Prozesse intra-prediction Gauß-processes neural netzwork stochastic processes- 1–9 1 Einleitung 1–9
- 10–52 2 Grundlagen 10–52
- 119–122 6 Zusammenfassung 119–122
- 123–146 Literatur 123–146
4 Treffer gefunden
- „... maschinellen Lernens beschrieben. Nach einer kurzen Einordnung in das Gesamtsystem wird die für das Training ...” „... maschinellen lernens Abbildung 4.1: Bilder der Trainingsdatenbank. 2000, 4288 ⇥ 2848 und 4928 ⇥ 3264 haben. Die ...” „... verhindert, dass die Netzwerke während des Trainings lernen, Merkmale aus Codierungsartefakten zu extrahieren ...”
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- „... Intra-Codierung, maschinelles Lernen mit neuronalen Netzwerken und das verwendete Verfahren zur Konturdetektion ...”