Implementação e avaliação de uma técnica baseada em redes neurais para melhorar a compressão de vídeo

Abstract

O consumo de vídeos tem crescido de modo contínuo nos últimos anos, exigindo o desenvolvimento de técnicas de compressão cada vez mais eficientes. Nesse contexto, foi proposto recentemente o método DIVC - Decoupled Interpolated Video Coding, o qual combina a codificação híbrida tradicional com Interpolação de Quadros de Vídeo (VFI) baseada em Redes Neurais (NNs). Entretanto, o DIVC apresentou eficiência bastante variável com relação aos tipos de vídeo. Para tentar resolver este problema, este trabalho de PIBIC teve como principal foco a investigação buscando possíveis correlações entre o conteúdo de um vídeo e o desempenho do DIVC. Para isso, foram obtidos valores de descritores de imagem/vídeo para algumas sequências já utilizadas na proposta original de tal método. Esses valores foram comparados com métricas relacionadas à eficiência de codificação, extraídas da aplicação do DIVC em um novo estudo de caso realizado. A partir desses dados, foram gerados gráficos comparativos com diferentes métricas de eficiência para a média das sequências: BD-Rate baseado em PSNR, BD-Rate baseado em SSIM, BD-PSNR e BD-SSIM. Também se consideraram métricas de qualidade (PSNR, SSIM) por quadro, mas ambas as análises não pareceram indicar nenhuma correlação potencial. Por último, extraíram-se valores relativos a eficiência de codificação (métricas baseadas em BD-Rate) para quadros pareados. Dessa forma, foram consideradas questões relativas à qualidade do vídeo resultante, mas também o ganho em taxa de bits apresentado, o que é especialmente adequado para a avaliação pretendida. Além da análise gráfica, nesse caso, foram calculados coeficientes de correlação em comparação com os valores de descritores. Esses coeficientes foram examinados a partir de uma matriz de correlação, e alguns se destacaram, apresentando potencial para serem utilizados futuramente. Mais especificamente, espera-se que possam ser úteis na elaboração de uma técnica para predição do desempenho do DIVC, que possa ser utilizada para melhorar sua eficiência de codificação através da aplicação adaptativa.