論文の概要: Human-Machine Collaborative Video Coding Through Cuboidal Partitioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01307v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 04:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 06:05:55.161845
• Title: Human-Machine Collaborative Video Coding Through Cuboidal Partitioning
• Title（参考訳）: cuboidal partitioningによるヒューマンマシン協調ビデオ符号化
• Authors: Ashek Ahmmed, Manoranjan Paul, Manzur Murshed, and David Taubman
• Abstract要約: 本稿では,人間の視覚と,キュービドを用いたマシンビジョンアプリケーションの間に存在する共通性を活用することによって,映像符号化フレームワークを提案する。 ビデオフレーム上の矩形領域を推定する立方体は、計算的に効率的であり、コンパクトな表現とオブジェクト中心である。 ここでは、現在のフレームから立方体特徴記述子を抽出し、オブジェクト検出の形式で機械ビジョンタスクを達成するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.70051123157869
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Video coding algorithms encode and decode an entire video frame while feature coding techniques only preserve and communicate the most critical information needed for a given application. This is because video coding targets human perception, while feature coding aims for machine vision tasks. Recently, attempts are being made to bridge the gap between these two domains. In this work, we propose a video coding framework by leveraging on to the commonality that exists between human vision and machine vision applications using cuboids. This is because cuboids, estimated rectangular regions over a video frame, are computationally efficient, has a compact representation and object centric. Such properties are already shown to add value to traditional video coding systems. Herein cuboidal feature descriptors are extracted from the current frame and then employed for accomplishing a machine vision task in the form of object detection. Experimental results show that a trained classifier yields superior average precision when equipped with cuboidal features oriented representation of the current test frame. Additionally, this representation costs 7% less in bit rate if the captured frames are need be communicated to a receiver.
• Abstract（参考訳）: ビデオコーディングアルゴリズムは、ビデオフレーム全体をエンコードしてデコードしますが、機能コーディング技術は、特定のアプリケーションに必要な最も重要な情報を保存および伝達するだけです。 これは、ビデオコーディングが人間の知覚をターゲットとし、機能コーディングがマシンビジョンタスクをターゲットとするからです。 近年,これら2つの領域間のギャップを埋める試みが行われている。 本研究では,人間の視覚とcuboidsを用いた機械ビジョンアプリケーションとの共通性を利用して,映像符号化フレームワークを提案する。 これは、ビデオフレーム上の長方形領域の推定が計算効率が高く、コンパクトな表現とオブジェクト中心を持つためである。 このような特性は、従来のビデオコーディングシステムに付加価値をもたらすことがすでに示されています。 ここで、現在のフレームからcuboidal feature descriptorを抽出し、オブジェクト検出の形でマシンビジョンタスクを達成するために使用する。 実験結果から, 現在のテストフレームの立方形特徴指向表現を備えた場合, 訓練された分類器は, より優れた平均精度が得られることがわかった。 さらに、この表現は、キャプチャされたフレームを受信機に通信する必要がある場合、ビットレートを7%削減する。

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