Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2025 |
| Autor(a) principal: |
Viana, Ramiro Gomes da Silva |
| Orientador(a): |
Agostini, Luciano Volcan |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/15988
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Resumo: |
À medida que a demanda por transmissão de vídeo aumenta com trabalho re moto, educação e serviços de streaming, a necessidade de avanços contínuos nas tecnologias de codificação de vídeo torna-se cada vez mais evidente. Adaptar-se às exigências crescentes de entrega e consumo eficiente de vídeos requer o desen volvimento e aprimoramento constante nos padrões de codificação de vídeo, com o Versatile Video Coding (VVC) emergindo como um exemplo notável. Este trabalho apresenta uma visão geral dos principais algoritmos na Predição Inter-Quadros do VVC, com foco principalmente no Test Zone Search (TZS) e na Estimação de Movi mento Affine (AME), duas das ferramentas mais intensivas em termos de computação dentro do VVC. Além disso, este trabalho introduz uma abordagem para acelerar o TZS e a AME usando Aprendizado de Máquina, especificamente utilizando Árvores de Decisão. Primeiro, foi realizada uma aceleração no software de referência VVC Test Model (VTM) focada no TZS, pulando seletivamente as suas três últimas etapas, utilizando um conjunto de 12 Árvores de Decisão, uma para cada tamanho de bloco suportado pelo TZS no VVC. Em seguida, foi realizada a aceleração da AME do VTM, considerando a implementação acelerada do TZS. Neste caso, todo o processo da AME é pulado seletivamente, utilizando um novo conjunto de 12 Árvores de Decisão, uma para cada tamanho de bloco suportado pela AME no VVC. Esta abordagem proposta alcançou uma redução média de 20,99% no tempo total de codificação do VVC, uma redução média de 62,15% no tempo de execução do TZS e uma redução média de 63,58% no tempo de execução da AME, ocasionando em uma pequena perda média de eficiência de BD-BR de somente 0,90%. Estes resultados são competitivos quando comparados com os trabalhos da literatura e demonstram que a estratégia de uso de aprendizado de máquina para reduzir o custo computacional do VVC tem potencial de seguir gerando resultados expressivos em soluções futuras. |
