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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-03-08 12:20 学習型カーネル回帰による超解像を用いた分散映像符号化法 ○中村遼太郎・工藤 忍（慶大）・仲地孝之（NTT）・浜田 望（慶大）  CAS2011-111 SIP2011-131 CS2011-103 |
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| 抄録 | （和） | 分散映像符号化(Distributed Video Coding：DVC)は，復号側でフレーム間補間を行う映像符号化方式である．しかし，その符号化効率は他の標準化されているH.264/AVCをはじめとした既存の符号化には及ばないため符号化効率を改善する研究がなされている．DVCの符号化効率はSide Information の予測精度とKeyフレームの符号量に影響される．本稿では，超解像度復元をDVCシステムに取り入れることで，Keyフレームのダウンサンプルによる符号量削減を行う．また，Side Informationを低解像度のKeyフレームより動き補償によって生成した後，画像補間を用いて解像度復元を行うことで誤り訂正量の削減を図る．実際に標準映像を用いた実験によって低符号量から中符号量で提案法が有効であることを示した． |
| （英） | Distributed video coding (DVC) is a novel and interesting video coding scheme which utilizes inter-frame prediction at decoder. However, the coding efficiency of DVC is inferior as compared to the existing coding systems such as H.264/AVC etc. The coding efficiency of DVC is significantly affected by the prediction accuracy at generating side information and the data amount of the key-frames. This study tries to improve the coding efficiency of DVC by applying super resolution technique. The bit rate for key-frame coding is reduced by employing down-sampling at the encoder. In addition, the side information is generated by applying motion-compensation to the key frames with low resolution, then image interpolation employing kernel regression algorithm is applied. This process may reduce the amount of error correction. Experiments applied to several standard video images show the coding efficiency improvement by the proposed method at medium- and low-bit-rates. | |
| キーワード | （和） | 分散映像符号化 / 超解像技術 / カーネル回帰 / 映像符号化 / クラスタリング / / / |
| （英） | Distributed Video Coding / Super Resokution / Kernel Regression / Video Coding / k-means Clustering / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 466, SIP2011-131, pp. 25-30, 2012年3月. | |
| 資料番号 | SIP2011-131 | |
| 発行日 | 2012-03-01 (CAS, SIP, CS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2011-111 SIP2011-131 CS2011-103 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS CS SIP |
| 開催期間 | 2012-03-08 - 2012-03-09 |
| 開催地（和） | 新潟大学駅南キャンパス「ときめいと」 |
| 開催地（英） | The University of Niigata |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network Processor, Signal Processing for communication, and Wireless LAN/PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2012-03-CAS-CS-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習型カーネル回帰による超解像を用いた分散映像符号化法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Distributed Video Coding by applying Super Resolution with Learning-Based Kernel Regression |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散映像符号化 / Distributed Video Coding |
| キーワード(2)（和/英） | 超解像技術 / Super Resokution |
| キーワード(3)（和/英） | カーネル回帰 / Kernel Regression |
| キーワード(4)（和/英） | 映像符号化 / Video Coding |
| キーワード(5)（和/英） | クラスタリング / k-means Clustering |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 遼太郎 / Ryotaro Nakamura / ナカムラ リョウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 忍 / Shinobu Kudo / クドウ シノブ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 仲地 孝之 / Takayuki Nakachi / ナカチ タカユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浜田 望 / Nozomu Hamada / ハマダ ノゾム |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-03-08 12:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | CAS2011-111, SIP2011-131, CS2011-103 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.465(CAS), no.466(SIP), no.467(CS) |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-03-01 (CAS, SIP, CS) |
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