Explorando a eficiência de compressão e qualidade de vídeo: um estudo sobre Codecs de vídeo baseados em Deep Learning

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Nascimento, Mairon Felipe Barreto
Orientador(a): Ribeiro, Admilson de Ribamar Lima
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Codificador e Decodificador (CODEC)
Deep Learning
Compressão de vídeo
Palavras-chave em Inglês:
Streaming
Vídeo Compression
Link de acesso: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/22466
Resumo: Advancements in video streaming technology have revolutionized the way content Multimedia is consumed, becoming an essential component in the distribution of information and entertainment. Transmission efficiency and video quality are only critical aspects, especially in a scenario where the demand for high-resolution content is constant growth To meet these needs, video encoders/decoders (Codecs) and Efficient compression techniques are essential. Traditionally, Codecs like H.264 and H.265 played a key role in video compression, but it was also learned profound brought new possibilities and challenges to this field. This work aimed to investigate and compare innovative solutions that can be applied to improve efficiency compression and video quality in real-time streaming scenarios using or potential of deep learning techniques. The study included analysis of publications identify the proposed contributions and their limitations within the paradigm Codec based on Deep Learning, in relation to traditional approaches to optimization CODECs with the aim of reducing the amount of bandwidth used.
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spelling Nascimento, Mairon Felipe BarretoRibeiro, Admilson de Ribamar Lima2025-06-17T19:34:17Z2025-06-17T19:34:17Z2024-08-29NASCIMENTO, Mairon Felipe Barreto. Explorando a eficiência de compressão e qualidade de vídeo: um estudo sobre Codecs de vídeo baseados em Deep Learning. 2024. 61 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, 2024.https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/22466Advancements in video streaming technology have revolutionized the way content Multimedia is consumed, becoming an essential component in the distribution of information and entertainment. Transmission efficiency and video quality are only critical aspects, especially in a scenario where the demand for high-resolution content is constant growth To meet these needs, video encoders/decoders (Codecs) and Efficient compression techniques are essential. Traditionally, Codecs like H.264 and H.265 played a key role in video compression, but it was also learned profound brought new possibilities and challenges to this field. This work aimed to investigate and compare innovative solutions that can be applied to improve efficiency compression and video quality in real-time streaming scenarios using or potential of deep learning techniques. The study included analysis of publications identify the proposed contributions and their limitations within the paradigm Codec based on Deep Learning, in relation to traditional approaches to optimization CODECs with the aim of reducing the amount of bandwidth used.O avanço na tecnologia de streaming de vídeo tem revolucionado a maneira como o conteúdo multimídia é consumido, tornando-se um componente essencial na distribuição de informações e entretenimento. A eficiência de transmissão e a qualidade de vídeo são aspectos críticos, especialmente em um cenário onde a demanda por conteúdos de alta resolução está em constante crescimento. Para atender a essas necessidades, codificadore/decodificadors (Codecs) de vídeo e técnicas de compressão eficientes são indispensáveis. Tradicionalmente, Codecs como H.264 e H.265 têm desempenhado um papel fundamental na compressão de vídeo, mas o aprendizado profundo trouxe novas possibilidades e desafios para este âmbito. Este trabalho tem como objetivo investigar e comparar soluções inovadoras que possam ser aplicadas para melhorar a eficiência de compressão e a qualidade de vídeo em cenários de streaming em tempo real, utilizando o potencial das técnicas de aprendizado profundo. O estudo inclui a análise de publicações científicas para identificar as contribuições propostas e suas limitações no âmbito do paradigma Codec baseado em Deep Learning, em relação a abordagens tradicionais para otimização de CODECs com o objetivo de reduzir a quantidade de banda utilizada.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESSão CristóvãoporCodificador e Decodificador (CODEC)Deep LearningCompressão de vídeoStreamingVídeo CompressionExplorando a eficiência de compressão e qualidade de vídeo: um estudo sobre Codecs de vídeo baseados em Deep Learninginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUniversidade Federal de Sergipe (UFS)reponame:Repositório Institucional da UFSinstname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)instacron:UFSinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81475https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/22466/1/license.txt098cbbf65c2c15e1fb2e49c5d306a44cMD51ORIGINALMAIRON_FELIPE_BARRETO_NASCIMENTO.pdfMAIRON_FELIPE_BARRETO_NASCIMENTO.pdfapplication/pdf3245230https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/22466/2/MAIRON_FELIPE_BARRETO_NASCIMENTO.pdf65de727d67b1e9306432d4bfa9c6cc7aMD52riufs/224662025-06-17 16:34:22.766oai:oai:ri.ufs.br:repo_01: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Repositório InstitucionalPUBhttps://ri.ufs.br/oai/requestrepositorio@academico.ufs.bropendoar:2025-06-17T19:34:22Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)false
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