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アイテム
学習型動きベクトル量子化による動画像圧縮
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/132614
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/132614a6cc62d7-67aa-4f69-84f7-4a12647afab5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00003119341.pdf (186.8 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1997-09-24 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 学習型動きベクトル量子化による動画像圧縮 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | Learning Motion Vector Quantization for Video Coding | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 福岡工業大学情報工学部情報工学科 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 福岡工業大学情報工学部情報工学科 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Fukuoka Institute of Technology | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Fukuoka Institute of Technology | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 近年, インターネットの普及によりマルチメディア技術の研究が盛んとなり, 中でも動画像における高能率符号化法の研究が注目されている。その一つとして動きベクトル量子化法(MVQ)が提案されている。これは, ブロックマッチングアルゴリズム(BMA)に比べて計算量が大幅に減少するという方式であるが, この方式もコードブックの設計に多大の計算量を要するという欠点が存在する。本研究では, 静止画像における学習型ベクトル量子化法(LVQ)を動画像におけるMVQ手法に適応させ, MVQ手法よりも更に計算量の削減が可能で, かつ汎用性のある学習型動きベクトル量子化(LMVQ)を提案し, シミュレーション実験により画質と計算量の面からMVQ手法と本方式を比較して考察する。 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第55回, 号 ネットワーク, p. 519-520, 発行日 1997-09-24 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
