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Enregistrement W2141349409 · doi:10.1109/icip.1998.723375

Space-frequency motion model for subband/wavelet video coding

2002· article· en· W2141349409 sur OpenAlexaff
L.L. Winger, A.N. Venetsanopoulos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Compression Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInter frameWaveletWavelet transformAlgorithmData compressionMotion compensationBlock sizeMotion estimationDiscrete wavelet transformArtificial intelligenceComputer visionMathematicsReference frameFrame (networking)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wavelet-transform lossy coding achieves state-of-the-art performance for still images. For motion-compensated interframes, however, block-transform coding is preferred due to its ability to intracode poorly predicted blocks. Space-frequency half-pixel block matching is a new approach that enables hybrid block-motion-compensated wavelet-coded interframes to efficiently code blocks with low temporal correlation of high-frequency details. Architectural compatibility is maintained and little additional complexity is required to achieve superior performance. Simulation results with both fixed-size block matching and hierarchical-variable-sized block matching indicate that a block size-constrained adaptive choice of interpolation filter improves the PSNR by 0.75 dB for hybrid wavelet interframe coding (versus +0.25 dB for H.263) at multimedia quality bit rates. For H.263, bit rate reduction can approach 30% at higher rates. The method is perceptually successful where a block-translational motion model fails, efficiently reducing falsely introduced detail.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,486

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,227 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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