Redução de complexidade do processo de decisão de modo da predição intra-quadro do codificador de vídeo VVC utilizando aprendizado de máquina

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Duarte, Adson Ileon Ripinski
• Orientador(a): Palomino, Daniel Munari Vilchez
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
• Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Computação; Versatile Video Coding; Predição intra-quadro; Modo de decisão; Redução de complexidade; Aprendizado de máquina supervisionado; Intra prediction; Mode decision; Supervised machine learning
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8113

Este trabalho apresenta uma solução para redução de complexidade do processo de decisão de modo da predição intra do codificador Versatile Video Coding (VVC). Para atingir esta redução em complexidade, a ordem em que os modos são avaliados no processo Rate-Distortion Optimization (RDO) foi alterada de forma a dar prioridade a modos de predição intra que possuam mais chances de serem escolhidos como o melhor ao final do processo de decisão. Ao fazer isto, foi possível inserir modelos de aprendizado de máquina supervisionado baseados em árvores de decisão binárias capazes de detectar quando é possível desconsiderar a avaliação de alguns tipos de modos de predição intra-quadro baseado nos custos taxa-distorção dos modos que já foram avaliados até o momento. Um total de três modelos baseados em árvores de decisão foram desenvolvidos. O primeiro e o segundo modelo foram desenvolvidos com o objetivo de buscar predizer quando os modos de predição intra Angulares ou Matrix-based Intra Prediction (MIPs) podem ser desconsiderados da avaliação do RDO sem que sejam inseridas perdas significativas em eficiência de codificação. O terceiro modelo foi desenvolvido para agir nos casos onde o primeiro e o segundo modelo não foram capazes de trazer uma redução de complexidade, buscando explorar a possibilidade de desconsiderar a avaliação dos modos intra MIPs sem que perdas significativas em eficiência de codificação sejam inseridas. Para o primeiro, segundo e terceiro modelos foram obtidas F1-scores de 85,27%, 78,69% e 84,80%. Como resultados, obteve-se médias de 10,87% de redução de complexidade e 0,39% de BDBR. Ao comparar o trabalho desenvolvido com trabalhos relacionados, pode-se notar que ainda que o método desenvolvido possua reduções de complexidade inferiores em alguns casos, o mesmo obtém perdas em eficiência de codificação inferiores em todos os casos, mesmo considerando todos os modos intra disponíveis no VVC.