Error-Resilient and Error Concealment 3-D SPIHT for Multiple Description Video Coding With Added Redundancy
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a multiple description video coding algorithm based on error-resilient and error concealment set partitioning in hierarchical trees (ERC-SPIHT). In this proposed approach, additional redundancy is generated by wavelet decomposing the spatial root subband and such redundancy is then intentionally inserted into the substreams. As a result, the novelty of the proposed approach is that the root subband coefficients lost during transmission in any substream can be reconstructed by exploiting both inherent redundancy and inserted redundancy. This reconstruction procedure is implemented in two steps, first by using existing 2-D error concealment techniques, and second with the proposed root subband recovery approach. The former step is used to estimate the missing coefficients in the spatial root and high frequency subbands by exploiting the inherent redundancy, while the latter attempts to utilize the inserted redundancy to further improve the precision in the estimation of the missing spatial root subband coefficients. The proposed root subband recovery method can be iteratively applied and accuracy of the reconstruction can be gradually increased with each iteration. Experimental results on different video sequences show that the proposed method maintains error-resilience with high coding efficiency. In particular, our results demonstrate that the proposed algorithm achieves a significant improvement on video quality by up to 2.5753 dB in the presence of a substream loss compared to ERC-SPIHT.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».