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 Video | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/259427 |
Palavras-chave | Compressão de Vídeos, Neural Networks, Video Frame Interpolation, Análise de Conteúdo de Vídeo, Descritores de Vídeos |
Colaboradores | André Beims Bräscher Ismael Seidel |