A new lower bound for fast block motion estimation algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Current video coding standards of H.263, MPEG-2, and MPEG-4 employ the block motion estimation technique to decorrelate video sequences. Since the full-search algorithm for block motion estimation has a great deal of computational complexity, it is not suitable for real-time implementations. Some fast block motion estimation algorithms, such as the selective elimination algorithm, the multilevel successive elimination algorithm, and the vector-based algorithm, have been proposed in the literature. These algorithms reduce the computational complexity of the full search algorithm by utilizing a lower bound for the block-matching criterion of the mean absolute difference (MAD). However, the partial sums for the computation of the lower bound in these algorithms cannot take advantage of the byte-type data parallelism in the existing single instruction multiple data (SIMD) technique. In this paper, a new lower bound for the MAD is established, and this is achieved with the following three objectives in mind: (i) the partial sums can be used to calculate a lower bound to discard the computation of the MAD, (ii) the partial sums are of only 8 bits and saved in a contiguous memory space, and (in) eight partial sums can be processed concurrently in a single 64-bit SIMD register. The new lower bound can be employed in conjunction with an existing block motion estimation algorithm to accelerate the execution of the algorithm without any loss of accuracy. Simulation results demonstrate that the above scheme can accelerate the execution of the vector-based fast algorithm, selective elimination algorithm, and full search algorithm by about 10, 20, and 40 percents, respectively.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».