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Enregistrement W1991711869 · doi:10.1117/12.452142

Survey of motion estimation techniques for video compression

2003· article· en· W1991711869 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Coding and Compression Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion compensationComputer scienceData compressionVideo compression picture typesQuarter-pixel motionMotion estimationBlock-matching algorithmNTSCVideo processingVideo captureComputer visionMultimediaVideo trackingReal-time computingHigh-definition televisionComputer graphics (images)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of new, more powerful personal computers and workstations has ushered in a new era of computing. New machines are now capable of supporting full-motion video. The problem of video compression is a difficult and important one, and has inspired a great deal of research and development activity. A number of video compression techniques and standards have been introduced in the past few years, particularly MPEG for interactive multimedia and for digital NTSC and HDTV applications, and H.261/H.263 for video telecommunications. These techniques use motion estimation techniques to reduce the amount of data that is stored and transmitted for each frame of video. This paper is about these motion estimation techniques, their implementations, their complexity, advantages, and drawbacks. An overview of the MPEG video compression standard is first presented with an emphasis on how it utilizes motion compensation to achieve its high compression gains. Then a survey of current motion estimation techniques is presented, including the exhaustive search and a number of fast block-based search algorithms.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle