| 大会名称 |
|---|
| 2018年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018-09-12 |
| セッション番号 |
| 6j |
| セッション名 |
| 信号処理 |
| 講演日 |
| 2018/09/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| D棟D33 |
| 講演番号 |
| I-017 |
| タイトル |
| DNNに基づく変換行列を用いたフレーム補間性能の符号化雑音依存特性 |
| 著者名 |
| 神保 悟, 王 冀, 八島由幸, |
| キーワード |
| フレーム補間, 深層学習, 画像符号化 |
| 抄録 |
| 先行研究において，畳み込みニューラルネットワークを用いて二つの参照フレームからフレーム補間のための変換行列を推定し，参照フレームにその変換行列を乗算することで中間フレームを生成する手法を提案した．本手法は任意精度の平行移動，拡大縮小に加え，ぼけの補償を考慮した補間が行えるため，参照フレームに雑音が生じていても効果的な補間が可能であると考えられる．今回，H.265/HEVCを用いて符号化済みの画像を参照フレームとして中間フレームを補間し，HEVC予測に基づく補間との性能比較を行ったところ，強い符号化雑音が生じた場合でも良好な補間結果が得られることが確認された． |
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