title: Neural network approach for video content compression
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кетов Дмитрий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ketov Dmitrij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Чакляров Георгий Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Caklarov Georgij Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069378
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/45911
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе предложен нейросетевой подход решения задачи сжатия видеоконтента. Метод основан на кодировании кадров видео в компактное представление и последующее декодирование в оригинальное изображение с минимальной потерей качества. Рассматриваются и сравниваются существующие решения и методы. Выбрана конкретная нейронная сеть, проведен анализ архитектуры, времени и качества работы. Проведён сравнительный анализ с методом FOMM и с традиционным стандартом сжатия видео H.264. Предложен практический способ применения исследованного подхода в виде создание приложения для видеоконференций.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This study is devoted to the problem of neural network video compression. We propose a research in the field of neural network approach for video content near lossless compression. The method is based on the coding frames in compressed representation and subsequent decoding into the original form. Existing solutions and methods are considered and compared. A specific neural network was selected, architecture, time and quality of work were analyzed. A comparative analysis was carried out with the FOMM method and with the traditional H.264 video compression standard. A practical way to apply the approach is proposed in the form of creating an application for video conferencing.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сжатие видео
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кодирование изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компактное представление видео
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Video Compression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Encoding
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Decoding
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network approach for video content compression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевой подход для сжатия видеоконтента
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45911/2/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,65 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_2024_Caklarov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45911/3/reviewSV_OTZYV_2024_Caklarov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 593,23 kB