論文の概要: IVCA: Inter-Relation-Aware Video Complexity Analyzer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00280v2
• Date: Sun, 16 Mar 2025 02:49:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:56:39.318982
• Title: IVCA: Inter-Relation-Aware Video Complexity Analyzer
• Title（参考訳）: IVCA: 相互対応型ビデオ複合分析装置
• Authors: Junqi Liao, Yao Li, Zhuoyuan Li, Li Li, Dong Liu,
• Abstract要約: 本稿では、既存のビデオ複雑性分析器(VCA)を強化するために、IVCA(inter-relation-aware video complexity analysisr)を提案する。 IVCAはフレーム間の関係を組み込むことでVCAの限界を克服し、フレーム間の動きと参照構造に焦点をあてる。 実験の結果,IVCAにより達成された複雑性推定精度は著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.900432875406153
• License:
• Abstract: To address the real-time analysis requirements of video streaming applications, we propose an innovative inter-relation-aware video complexity analyzer (IVCA) to enhance the existing video complexity analyzer (VCA). The IVCA overcomes the limitations of the VCA by incorporating inter-frame relations, focusing on inter motion and reference structure. To begin with, we improve the accuracy of temporal features by integrating feature-domain motion estimation into the IVCA framework, which allows for a more nuanced understanding of motion across frames. Furthermore, inspired by the hierarchical reference structures utilized in modern codecs, we introduce layer-aware weights that effectively adjust the contributions of frame complexity across different layers, ensuring a more balanced representation of video characteristics. In addition, we broaden the analysis of temporal features by considering reference frames rather than relying solely on the preceding frame, thereby enriching the contextual understanding of video content. Experimental results demonstrate a significant enhancement in complexity estimation accuracy achieved by the IVCA, coupled with a negligible increase in time complexity, indicating its potential for real-time applications in video streaming scenarios. This advancement not only improves video processing efficiency but also paves the way for more sophisticated analytical tools in video technology.
• Abstract（参考訳）: ビデオストリーミングアプリケーションのリアルタイム解析要求に対処するため,既存のビデオ複雑性解析装置(VCA)を強化するために,IVCA (inter-relation-aware video complexity analysisr) を提案する。 IVCAは、フレーム間の関係を組み込むことによってVCAの限界を克服し、フレーム間の動きと参照構造に焦点をあてる。 まず,特徴領域の動作推定をIVCAフレームワークに統合することにより,フレーム間の動きのより微妙な理解を可能にすることにより,時間的特徴の精度を向上させる。 さらに、現代のコーデックで使用される階層的参照構造に着想を得て、異なるレイヤ間のフレーム複雑性の寄与を効果的に調整し、ビデオ特性のよりバランスの取れた表現を確実にする層認識重みを導入する。 さらに,先行フレームのみに依存するのではなく,参照フレームを考慮し,時間的特徴の分析を拡大し,映像コンテンツの文脈的理解を深める。 実験の結果,IVCAが達成した複雑性推定精度が著しく向上し,ビデオストリーミングのシナリオにおけるリアルタイムアプリケーションの可能性も示唆された。 この進歩は、ビデオ処理効率を向上するだけでなく、ビデオ技術におけるより洗練された分析ツールの道を開く。

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