論文の概要: Multi-Frame Quality Enhancement On Compressed Video Using Quantised Data
of Deep Belief Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11389v1
- Date: Thu, 27 Jan 2022 09:14:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-28 14:45:07.416797
- Title: Multi-Frame Quality Enhancement On Compressed Video Using Quantised Data
of Deep Belief Networks
- Title（参考訳）: ディープリーフネットワークの量子データを用いた圧縮映像のマルチフレーム品質向上
- Authors: Dionne Takudzwa Chasi, Mkhuseli Ngxande
- Abstract要約: ストリーミングと監視の時代に圧縮ビデオの強化は、常に改善を必要とする問題となっている。
このアプローチは、その領域で最高品質のフレームを使用して、その領域で低い品質のフレームを改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the age of streaming and surveillance compressed video enhancement has
become a problem in need of constant improvement. Here, we investigate a way of
improving the Multi-Frame Quality Enhancement approach. This approach consists
of making use of the frames that have the peak quality in the region to improve
those that have a lower quality in that region. This approach consists of
obtaining quantized data from the videos using a deep belief network. The
quantized data is then fed into the MF-CNN architecture to improve the
compressed video. We further investigate the impact of using a Bi-LSTM for
detecting the peak quality frames. Our approach obtains better results than the
first approach of the MFQE which uses an SVM for PQF detection. On the other
hand, our MFQE approach does not outperform the latest version of the MQFE
approach that uses a Bi-LSTM for PQF detection.
- Abstract（参考訳）: ストリーミングと監視の時代に圧縮ビデオの強化は、常に改善を必要とする問題となっている。
本稿では,マルチフレーム品質向上手法の改善方法について検討する。
このアプローチは、この領域で最高品質のフレームを使用することで、その領域で低品質のフレームを改善できる。
このアプローチは、深い信念ネットワークを使ってビデオから定量化されたデータを取得することで成り立っている。
量子化されたデータは、圧縮されたビデオを改善するためにMF-CNNアーキテクチャに入力される。
さらに,ピーク品質フレームの検出にBi-LSTMを用いることによる影響について検討する。
提案手法は,PQF検出にSVMを用いるMFQEの最初の手法よりも優れた結果が得られる。
一方、我々のMFQEアプローチは、PQF検出にBi-LSTMを使用するMQFEアプローチの最新バージョンを上回るものではない。
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