|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Machine-Learning-Based Method for Finding Optimal Video-Codec Configurations Using Physical Input-Video Featuresстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science,
Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 26 января 2022 г.
- Авторы: Kazantsev Roman, Zvezdakov Sergey, Vatolin Dmitriy
- Сборник: 2020 Data Compression Conference (DCC)
- Год издания: 2020
- Место издания: IEEE Snowbird, UT, USA
- Первая страница: 374
- Последняя страница: 378
- DOI: 10.1109/dcc47342.2020.00079
- Аннотация: Modern video codecs have many compression-tuning parameters from which numerous configurations (presets) can be constructed. The large number of presets complicates the search for one that delivers optimal encoding time, quality, and compressed-video size. This paper presents a machine-learning-based method that helps to solve this problem. We applied the method to the x264 video codec: it searches for optimal presets that demonstrate 9-20% bitrate savings relative to standard x264 presets with comparable compressed-video quality and encoding time. Our method is faster upto 10 times than existing solutions.
- Добавил в систему: Ватолин Дмитрий Сергеевич
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | Статья | main.pdf | 433,5 КБ | 23 августа 2021 [RomanKazantsev] |