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          【科研速遞】杭師大信息科學與工程學院副教授丁丹丹 在Proceedings of the IEEE上發表科研論文

          來源 : 信工學院     作者 : 楊鵬飛     時間 : 2021-03-21     

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          信息科學與工程學院副教授丁丹丹在Proceedings of the IEEE上發表科研論文



          日前,杭州師范大學信息科學與工程學院副教授丁丹丹在Proceedings of the IEEE(IF:10.252)發表題為“Advances In Video Compression System Using Deep Neural Network: A Review And Case Studies”的學術論文,就近幾年基于神經網絡的視頻圖像編碼,從預處理、編碼壓縮、后處理的角度進行了分析與總結,并提出了創新實例來說明神經網絡在視頻信號處理中的作用與潛力,是Proceedings of the IEEE收錄的首篇AI+編碼綜述性論文。

          隨著互聯網視頻流量近乎指數級增長,帶寬供需矛盾日益尖銳,急需更高效的視頻編碼技術來突破網絡帶寬瓶頸。然而,傳統視頻編碼技術從信號處理角度出發設計算法,上升空間有限。近年來,深度神經網絡(Deep Neural Network,簡稱DNN)通過學習的手段捕獲信號特征,取得了比傳統編碼方法更高的增益。


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          基于深度神經網絡進行視頻預處理、編碼、后處理


          論文系統闡述了基于DNN的預處理、壓縮編碼和后處理三種模塊。在預處理模塊,論文提出了一種語義理解方法,該方法使用DNN從視頻中自動分割出人眼感興趣的前景與人眼不敏感的背景,僅對前景進行編碼并傳輸,而對背景則通過建模方法進行合成,在保證觀看者主觀質量的前提下節省了碼率;在壓縮編碼模塊,論文提出一種“端到端”架構,利用神經網絡提取信號特征,從而更緊湊地表達視頻內容;在后處理模塊,論文提出了針對解碼重建視頻的質量增強方法,該方法通過挖掘前后多幀圖像的時空域信息來改進當前圖像的主客觀質量。

          杭師大信工學院副教授丁丹丹、南京大學教授馬展為該論文共同第一作者。論文由杭州師范大學與南京大學、美國普渡大學共同合作完成,杭州師范大學為論文第一通訊單位。

          論文得到了國家自然基金、浙江省自然基金、Google公司Chrome University Research Program項目的資助。


          人物簡介:



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          丁丹丹,信工學院副教授,碩士生導師,曾主持國家博士后科學基金項目和浙江省自然科學基金項目等一系列科研項目,在國際SCI期刊及知名學術會議發表相關文章約50篇,申請專利20余項。




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