[A-2] 情報理論

[A-2-1] 超低遅延動画像符号化における Depthwise Separable Convolution を用いたフレーム間予測

^○西川尚¹, 今村幸祐¹, 松村哲哉², 山口真衣² (1.金沢大, 2.日大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード：超低遅延動画像符号化、フレーム間予測符号化、深層学習

自動運転などのリアルタイムの制御では、制御デバイス間の低遅延動画像転送が必要不可欠である。H.264等の従来規格の動画像圧縮では16画素×16ライン単位で圧縮処理を行うが、16ライン分の画素データの蓄積が必要なため、遅延は避けられない。そこで16画素×1ラインを圧縮単位として超低遅延で圧縮処理を行う方法が提案されている。本研究ではDepthwise Separable Convolution を用いた機械学習によるフレーム間予測を提案し、低遅延動画像符号化の性能向上を行った。