An Efficient Motion Estimation Method for H.264-Based Video Transcoding with Arbitrary Spatial Resolution Conversion
Notice bibliographique
Résumé
As wireless and wired network connectivity is rapidly expanding \nand the number of network users is steadily increasing, it has become more \nand more important to support universal access of multimedia \ncontent over the whole network. A big challenge, however, is \nthe great diversity of network devices from full screen computers \nto small smart phones. This leads to research on transcoding, \nwhich involves in efficiently reformatting compressed data from \nits original high resolution to a desired spatial resolution \nsupported by the displaying device. Particularly, there is a \ngreat momentum in the multimedia industry for H.264-based \ntranscoding as H.264 has been widely employed as a mandatory \nplayer feature in applications ranging from television broadcast \nto video for mobile devices. \n \nWhile H.264 contains many new features for effective video \ncoding with excellent rate distortion (RD) performance, a major issue \nfor transcoding H.264 compressed video from one spatial resolution \nto another is the computational complexity. Specifically, it is \nthe motion compensated prediction (MCP) part. MCP is the main \ncontributor to the excellent RD performance \nof H.264 video compression, yet it is very time consuming. In general, \na brute-force search is used to find the best motion vectors for MCP. \nIn the scenario of transcoding, however, an immediate idea for \nimproving the MCP efficiency for the re-encoding procedure is to \nutilize the motion vectors in the original compressed stream. \nIntuitively, motion in the high resolution scene is highly related \nto that in the down-scaled scene. \n \nIn this thesis, we study homogeneous video transcoding from H.264 \nto H.264. Specifically, for the video transcoding with arbitrary \nspatial resolution conversion, we propose a motion vector estimation \nalgorithm based on a multiple linear regression model, which \nsystematically utilizes the motion information in the original scenes. \nWe also propose a practical solution for efficiently determining a \nreference frame to take the advantage of the new feature of multiple \nreferences in H.264. The performance of the algorithm was assessed \nin an H.264 transcoder. Experimental results show that, as compared \nwith a benchmark solution, the proposed method significantly reduces \nthe transcoding complexity without degrading much the video quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».