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Enregistrement W2030367715 · doi:10.1109/icecs.2014.7050087

Side information generation using optical flow and block matching in Wyner-Ziv video coding

2014· article· en· W2030367715 sur OpenAlexaff
Yaser Mohammad Taheri, M. Omair Ahmad, M.N.S. Swamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMotion interpolationResidual frameOptical flowAlgorithmCoding (social sciences)CodecMotion estimationReference frameMotion compensationImage warpingDecoding methodsBlock-matching algorithmComputer visionMathematicsFrame (networking)Video processingVideo trackingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a new algorithm to generate high quality side information in Wyner-Ziv video coding is proposed. A block-matching algorithm is incorporated into the forward and backward optical flow and warping algorithms to find the forward and backward motion fields that are used for frame interpolation. Also, a symmetric optical flow algorithm for the purpose of frame interpolation is obtained by parameter modification in the energy functional of an optical flow algorithm. The average of the interpolated frames estimated using the forward/backward motion fields and symmetric flow is used to provide a high quality side information frame for decoding of the corresponding Wyner-Ziv frame in the Wyner-Ziv video coding problem. The proposed algorithm significantly improves the quality of the side information frames compared with those provided by the advanced block matching frame interpolation in the typical Wyner-Ziv video codecs. Simulation results showing significant improvements in side information quality and rate-distortion performance in Wyner-Ziv video coding are provided.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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