1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

luận án tiến sĩ nghiên cứu cải tiến hiệu năng hệ thống mã hóa giải mã video phân tán

191 19 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Cấu trúc

  • LỜI CAM ĐOAN

  • LỜI CẢM ƠN

  • LỜI MỞ ĐẦU

  • Mục lục • •

  • Danh sách hình vẽ

  • Danh sách bảng

  • 2.3 Danh mục viết tắt

  • 2.143 Tong quan về mã hóa video

    • 1.1 Mã hóa video dự đoán

      • 1.1.1 Các tiêu chuẩn mã hóa video trước đây

      • 1.1.2 Chuẩn mã hóa video H.264/MPEG-4 AVC

      • 1.1.3 Chuẩn mã hóa video HEVC

    • 1.2 Mã hóa video phân tán

    • 1.3 Các kiến trúc mã hóa video phân tán

      • 1.3.1 Kiến trúc cơ bản của mã hóa video phân tán

      • 1.3.2 Kiến trúc mã hóa video Stanford

      • 1.3.3 Kiến trúc mã hóa video phân tán PRISM

      • 1.3.4 So sánh kiến trúc Stanford và kiến trúc PRISM

      • 1.3.5 Kiến trúc mã hóa video phân tán DISCOVER

    • 1.4 Các vấn đề đang được nghiên cứu trong mã hóa video phân tán

      • 1.4.1 Cải tiến hiệu năng nén

      • 1.4.2 Cung cấp khả năng chống lỗi

      • 1.4.3 Cung cấp khả năng liên lớp

      • 1.4.4 Mã hóa video phân tán đa góc nhìn

    • 1.5 Các hướng nghiên cứu trong luận án

    • 1.6 Kết luận chương

  • 2.273 Cải tiến hiệu năng nén cho mã hóa video phân tán

    • 2.1 Giới thiệu chung

      • 2.1.1 Các nghiên cứu về thông tin phụ trợ

      • 2.1.2 Các nghiên cứu về mô hình nhiễu tương quan

      • 2.1.3 Các nghiên cứu về thay đổi kích thước nhóm ảnh

    • 2.2 Đề xuất 1: Cải tiến hiệu năng nén cho DVC tại phía mã hóa

      • 2.2.1 Đặt vấn đề

      • 2.2.2 Phương pháp thay đổi kích thước GOP đề xuất

      • 1) Xác định đặc trưng

      • 2) Quá trình huấn luyện

      • 3) Áp dụng vào quá trình lựa chọn kích thước GOP

        • 2.2.3 Đánh giá hiệu năng của phương pháp đề xuất AGOP-DVC

    • 2.3 Đề xuất 2: Cải tiến hiệu năng nén cho DVC tại phía giải mã

      • 2.3.1 Đặt vấn đề

      • 2.3.2 Kiến trúc bộ mã hóa đề xuất Adv-DVC

      • 2.3.3 Các mô-đun mã hóa đề xuất mới

      • 1) Xác định dải tìm kiếm cho PDWZ

      • 2) Tìm kiếm khối ứng viên

      • 3) Kết hợp các khối ứng viên

      • 1) Xác định đặc trưng

      • 2) Xây dựng tập dữ liệu huấn luyện

      • 3) Kiến trúc mạng nơ-ron

      • 4) Huấn luyện mô hình

      • 5) Áp dụng mô hình đã huấn luyện cho bộ mã hóa DVC

        • 2.3.4 Đánh giá hiệu năng

    • 2.4 Kết luận chương

  • 2.1094 Cải tiến hiệu năng nén cho mã hóa video phân tán liên lớp

    • 2.1 Giới thiệu chung

      • 2.1.1 Mã hóa video liên lớp

      • 3.1.2 Mã hóa video phân tán liên lớp

    • 3.2 Đề xuất 3: Tạo thông tin phụ trơ dựa trên kỹ thuật kết hơp ảnh cho DSVC

      • 3.2.1 Kiến trúc bộ mã hóa DSVC-Fusion

      • 3.2.2 Phương pháp tạo thông tin phụ trợ dựa trên kỹ thuật kết hợp ảnh

      • 3.2.3 Đánh giá hiệu năng

    • 3.3 Đề xuất 4: Tạo thông tin phụ trơ dựa trên kỹ thuật SVM

      • 3.3.1 Đặt vấn đề

      • 3.3.2 Kiến trúc bộ mã hóa DSVC-SVM

      • 3.3.3 Phương pháp tạo thông tin phụ trợ dựa trên kỹ thuật SVM

      • 1) Tạo SI dựa trên trường chuyển động BL, SIblc :

      • 2) Tạo SI dựa trên lọc trường chuyển động BL, SIịLC :

      • 3) Tạo SI dựa trên lọc trường chuyển động EL, SIelc :

      • 1) Xác định đặc trưng

      • 2) Huấn luyện mô hình SVM

      • 3) Trích xuất các đặc trưng SV

      • 4) Phẫn loại SVM

        • 3.3.4 Đánh giá hiệu năng

    • 3.4 Kết luận chương

  • 2.1644 Kết luận

  • 2.1651 Các công trình khoa học

  • 2.1654 Bibliography

Nội dung

Ngày đăng: 01/01/2021, 06:32

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w