Número do Painel
Autor
Instituição
UFSC
Tipo de Bolsa
PIBIC/CNPq
Orientador
JOSE LUIS ALMADA GUNTZEL
Depto
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA / INE/CTC
Centro
CENTRO TECNOLOGICO
Laboratório
Laboratório de Computação Embarcada (ECL)
Grande Área / Área do Conhecimento
Ciências Exatas e da Terra /Ciências Exatas e da Terra
Sub-área do Conhecimento
Ciência da Computação
Titulo
Implementação e Avaliação de uma Técnica Baseada em Redes Neurais para Melhorar a Compressão de Vídeo
Resumo

O consumo de vídeos tem crescido de modo contínuo nos últimos anos, exigindo o desenvolvimento de técnicas de compressão cada vez mais eficientes. Nesse contexto, foi proposto recentemente o método DIVC - Decoupled Interpolated Video Coding, o qual combina a codificação híbrida tradicional com Interpolação de Quadros de Vídeo (VFI) baseada em Redes Neurais (NNs). Entretanto, o DIVC apresentou eficiência bastante variável com relação aos tipos de vídeo. Para tentar resolver este problema, este trabalho de PIBIC teve como principal foco a investigação buscando possíveis correlações entre o conteúdo de um vídeo e o desempenho do DIVC. Para isso, foram obtidos valores de descritores de imagem/vídeo para algumas sequências já utilizadas na proposta original de tal método. Esses valores foram comparados com métricas relacionadas à eficiência de codificação, extraídas da aplicação do DIVC em um novo estudo de caso realizado. A partir desses dados, foram gerados gráficos comparativos com diferentes métricas de eficiência para a média das sequências: BD-Rate baseado em PSNR, BD-Rate baseado em SSIM, BD-PSNR e BD-SSIM. Também se consideraram métricas de qualidade (PSNR, SSIM) por quadro, mas ambas as análises não pareceram indicar nenhuma correlação potencial. Por último, extraíram-se valores relativos a eficiência de codificação (métricas baseadas em BD-Rate) para quadros pareados. Dessa forma, foram consideradas questões relativas à qualidade do vídeo resultante, mas também o ganho em taxa de bits apresentado, o que é especialmente adequado para a avaliação pretendida. Além da análise gráfica, nesse caso, foram calculados coeficientes de correlação em comparação com os valores de descritores. Esses coeficientes foram examinados a partir de uma matriz de correlação, e alguns se destacaram, apresentando potencial para serem utilizados futuramente. Mais especificamente, espera-se que possam ser úteis na elaboração de uma técnica para predição do desempenho do DIVC, que possa ser utilizada para melhorar sua eficiência de codificação através da aplicação adaptativa.

Link do Videohttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/259427
Palavras-chave
Compressão de Vídeos, Neural Networks, Video Frame Interpolation, Análise de Conteúdo de Vídeo, Descritores de Vídeos
ColaboradoresAndré Beims Bräscher
Ismael Seidel

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