Enregistrement W2087276028 · doi:10.1109/ita.2009.5044975

On the rate distortion theory for causal video coding

2009· article· en· W2087276028 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

Revuenon disponible

Typearticle

Langueen

DomaineEngineering

ThématiqueWireless Communication Security Techniques

Établissements canadiensBlackberry (Canada)University of Waterloo

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésFrame (networking)Computer scienceAlgorithmArtificial intelligence

DOI10.1109/ita.2009.5044975

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Causal video coding is considered from an information theoretic point of view, where video source frames X 1 , X 2 , ..., X N are encoded in a frame by frame manner, the encoder for each frame X k , k = 1, ..., N, can use all previous frames and all previous encoded frames while the corresponding decoder can use only all previous encoded frames, and each frame X k itself is modeled as a source X k = {X k (i)} i=1 infin . A novel computation approach is proposed to analytically characterize, numerically compute, and compare the minimum total rate of causal video coding R c (D 1 , ..., D N ) required to achieve a given distortion (quality) level D 1 , ..., D N ges 0. Specifically, we first show that for jointly stationary ergodic sources X 1 , X 2 , ..., X N , R c (D 1 , ..., D N ) is equal to the infimum of the nth order total rate distortion function R c,n (D 1 , ..., D N ) over all n, where Rc,n (D 1 , ..., D N ) itself is given by the minimum of an information quantity over a set of auxiliary random variables. We then present an iterative algorithm for computing R c,n (D 1 , ...,D N ) and demonstrate the convergence of the algorithm to the global minimum. The global convergence of the algorithm further enables us to establish a single-letter characterization of R c (D 1 , ...,D N ) in a novel way when the N sources are an independent and identically distributed (IID) vector source. With the help of the algorithm, we also demonstrate a surprising result (dubbed the more and less coding theorem-under some conditions on source frames and distortion, the more frames need to be encoded and transmitted, the less amount of data has to be actually sent. Predictive video coding, where each encoder and its corresponding decoder can use only all previous encoded frames, is also investigated.

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)0,000

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,929

Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,000
Bibliométrie	0,000	0,000
Études des sciences et des technologies	0,000	0,000
Communication savante	0,000	0,000
Science ouverte	0,000	0,000
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.

Tête enseignante Opus0,018

Tête enseignante GPT0,254

Écart entre enseignants0,236 · 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

En bref

Citations9

Publié2009

Routes d'admission1

Résumé présentoui

Télécharger la notice (JSON)Signaler un problème avec cette notice

Explorer davantage

Même sujetWireless Communication Security Techniques→Travaux en français237 207→