表題番号：2022R-010 日付：2023/03/29
研究課題映像符号化方式における動き補償ディープツールの実現手法に関する研究
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） 理工学術院 基幹理工学部 教授 亀山　渉
研究成果概要
従来の映像符号化方式を超える情報圧縮性能の達成を目指し、映像圧縮性能に大きく寄与する動き補償をDNN（Deep Neural Network）で置き換える手法について検討した。具体的な手法として脳の予測符号化理論を証明するために提案されたPredNetに着目し、PredNetの改良方式として、(1)PredNetに複数の畳込みカーネルを導入する方式、(2)GANとPredNetを組み合わせた方式、(3)PredNet中で擬似的な未来フレーム特徴量を考慮した方式を新たに考案した。実験の結果、どの提案方式もPredNetを上回る予測性能が得らることを確認した。