Comparative analysis of DIRAC PRO-VC-2, H.264 AVC and AVS CHINA-P7
Notice bibliographique
Résumé
Video codec compresses the input video source to reduce storage and transmission bandwidth requirements while maintaining the quality.It is an essential technology for applications, to name a few such as digital television, DVD-Video, mobile TV, videoconferencing and internet video streaming.There are different video codecs used in the industry today and understanding their operation to target certain video applications is the key to optimization.The latest advanced video codec standards have become of great importance in multimedia industries which provide cost-effective encoding and decoding of video and contribute for high compression and efficiency.Currently, H.264 AVC, AVS, and DIRAC are used in the industry to compress video.H.264 codec standard developed by the ITU-T Video Coding Experts Group (VCEG) together with the ISO/IEC Moving Picture Experts Group (MPEG).Audio-video coding standard (AVS) is a working group of audio and video coding standard in China.VC-2, also known as Dirac Pro developed by BBC, is a royalty free technology that anyone can use and has been standardized through the SMPTE as VC-2.H.264 AVC, Dirac Pro, Dirac and AVS-P2 are dedicated to High Definition Video, while AVS-P7 is to mobile video.Out of many standards, this work performs a comparative analysis for the H.264 AVC, DIRAC PRO/SMPTE-VC-2 and AVS-P7 standards in low bitrate region and high bitrate region.Bitrate control and constant QP are the methods which are employed for analysis.Evaluation parameters like Compression Ratio, PSNR and SSIM are used for quality comparison.Depending on target application and available bitrate, order of performance is mentioned to show the preferred codec.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».