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题名基于BP神经网络的并行编码码率控制研究
被引量：4
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作者
黄璐璐
李国平
王国中
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机构
上海大学通信与信息工程学院
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出处
《电子测量技术》
2018年第24期77-82,共6页
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文摘
作为视频图像编码技术中的一个重要环节,码率旨在有限的带宽下实现码流的顺利输出并调控视频编码的质量,由于现有的基于并行编码的码率控制算法具有其局限性,即对于视频I帧的比特开销预测误差大,无法保证视频编码的质量。由于BP神经网络能够充分逼近任意复杂的非线性关系,具有较高的容错能力、较强的自学习能力以及可控制的预测误差等优点,所以针对并行编码框架,提出一种基于BP神经网络的码率控制算法。经实验证明,较传统的帧级比特开销预测误差而言,基于BP神经网络的帧级比特预测误差更小、更稳定,验证了方法的准确性与可行性。
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关键词
并行编码
BP神经网络
码率控制
比特开销预测
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Keywords
parallel coding
BP neural network
rate control
bit cost prediction
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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