Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Classical dictionary learning methods for video coding suffer from high computational complexity and interfered coding efficiency by disregarding its underlying distribution. This paper proposes a spatio-temporal online dictionary learning (STOL) algorithm to speed up the convergence rate of dictionary learning with a guarantee of approximation error. The proposed algorithm incorporates stochastic...
Conventional Compressive Sensing (CS) obscures the intrinsic structures of multidimensional signals with the vectorized representation. Although tensor-based CS methods can preserve the intrinsic multidimensional structures with reduced computational complexity, their sampling efficiency and recovery performance are degraded with the assumption of standard/simple sparsity. This paper proposes a general...
Existing sparse representation with subspace learning is hampered by the intersection of subspaces of bases. With structured sparsity to enable the prior knowledge of signal statistics, this paper proposes a novel compressive video sampling by subspace learning to minimize the intersection of subspaces. As the measurement, the block coherence is optimized with the regularized learning to generate...
LS-based adaptation cannot fully exploit high-dimensional correlations in image signals, as linear prediction model in the input space of supports is undesirable to capture higher order statistics. This paper proposes Gaussian process regression for prediction in lossless image coding. Incorporating kernel functions, the prediction support is projected into a high-dimensional feature space to fit...
In this paper, we investigate and propose a novel prediction model for lossless image coding in which the optimal correlated prediction for block of pixels are simultaneously obtained in the sense of the least code length. It not only utilizes the spatial statistical correlation for the optimal prediction directly based on 2-D contexts, but also formulates the data-driven structural interdependencies...
In this paper, we propose the bitwise structured prediction model for lossless image coding, especially for the oscillatory regions. The learning-based model utilizes the regular features obtained from the predicted local data. At first, the pixel-wise prediction is decomposed into the bitwise ones. In each bit plane, the prediction of the current bit is simplified to the max margin estimation for...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.