Estimace PSNR v sekvencích komprimovaných ve strandardu H.264/AVC s využitím umělých neuronových sítí.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F08%3APU75052" target="_blank" >RIV/00216305:26220/08:PU75052 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Estimating H.264/AVC Video PSNR Without Reference Using the Artificial Neural Network Approach

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents a method capable of estimating peak signal-to-noise ratios (PSNR) of digital video sequences compressed using the H.264/AVC algorithm. The idea is in replacing a full reference metric - the PSNR (for whose evaluation we need the original as well as the processed video data) - with a no reference metric, operating on the encoded bit stream only. As we are working just with the encoded bit stream, we can spare a significant amount of computations needed to decode the video pixel values. In this paper, we describe the network inputs and network configurations, suitable to estimate PSNR in intra and inter predicted pictures. Finally, we make a simple evaluation of the proposed algorithm, having the correlation coefficient of the real and estimated PSNRs as the measure of optimality.

Název v anglickém jazyce

Estimating H.264/AVC Video PSNR Without Reference Using the Artificial Neural Network Approach

Popis výsledku anglicky

This paper presents a method capable of estimating peak signal-to-noise ratios (PSNR) of digital video sequences compressed using the H.264/AVC algorithm. The idea is in replacing a full reference metric - the PSNR (for whose evaluation we need the original as well as the processed video data) - with a no reference metric, operating on the encoded bit stream only. As we are working just with the encoded bit stream, we can spare a significant amount of computations needed to decode the video pixel values. In this paper, we describe the network inputs and network configurations, suitable to estimate PSNR in intra and inter predicted pictures. Finally, we make a simple evaluation of the proposed algorithm, having the correlation coefficient of the real and estimated PSNRs as the measure of optimality.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GD102%2F08%2FH027" target="_blank" >GD102/08/H027: Pokročilé metody, struktury a komponenty elektronické bezdrátové komunikace</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Sigmap 2008 International Conference on Signal Processing and Multimedia Applications Proceedings

ISBN

978-989-8111-60-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

—

Název nakladatele

INSTICC

Místo vydání

Porto

Místo konání akce

Porto

Datum konání akce

26. 7. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—