@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00193670,
 author = {渡邊, 翔太 and 藤橋, 卓也 and 猿渡, 俊介 and 渡辺, 尚},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2018論文集},
 month = {Jun},
 note = {本稿では，ビデオ通話や Web 会議などの映像データのトラヒックを削減する方式として，深層学習による超解像技術を用いた伝送手法を提案する．具体的には，まず送信側においてカメラから得た各ビデオフレームをダウンサンプリングすることで解像度を小さくして送信する．次に受信側では，受け取ったダウンサンプリング後の各ビデオフレームを深層学習を用いて元の画像サイズにアップサンプリングして復元する．また，ダウンサンプリングした各ビデオフレームの送信時には，従来の映像符号化による圧縮を併用することでさらなるデータ量の削減を達成する．実際のビデオ通話時の映像データを用いた性能評価から，提案手法は送信データ量を90%以上削減しつつ，SSIM (Structual SIMilarity) を指標として用いた画像品質評価で約 0.80 まで画像品質を改善できることが分かった．},
 pages = {1680--1688},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {深層学習を用いた映像伝送トラフィック削減技術の実験と考察},
 volume = {2018},
 year = {2018}
}