Region-wise motion compensation technique using enhanced motion vectors
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that the existing region-wise motion compensation techniques (RWMC) are more efficient than the conventional variable size block motion compensation technique, they still do not use the visual characteristic of a frame in terms of brightness, contrast and sharpness in order to determine the motion information of the partitioned regions in a most efficient manner. The objective of this paper is to present a quad-tree structured region-wise motion compensation technique using enhanced motion vectors. The scheme described in this paper uses the brightness information of a frame in order to reach the objective of having motion vectors with a higher accuracy. Even though using enhanced motion vectors reduces the distortion, it causes the bit rate to increase. This poses the challenge of optimizing the bit rate-distortion performance. The proposed method partitions a frame based on a fine to coarse resolution strategy through the merging and combining processes. The merging process permits 4-to-1, 3-to-1 and 2-to-1 merges. For such merges, the main idea is to minimize the distortion subject to the constraint that the bit rate should not exceed a pre-defined value. The combining process further reduces the total number of partitioned regions by combining some of the regions that have the same enhanced motion vectors. The proposed technique uses a 2-bit code for coding the quad-tree structure while two different code lengths encode the enhanced motion vectors of the partitioned regions depending on the differential brightness threshold value. The proposed method is applied to a number of video sequences and compared with the other existing methods. The test results show that the new method can significantly improve the rate-distortion performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».