抄録
I-017
DNNに基づく変換行列を用いたフレーム補間性能の符号化雑音依存特性
神保 悟・王  冀・八島由幸(千葉工大)
先行研究において,畳み込みニューラルネットワークを用いて二つの参照フレームからフレーム補間のための変換行列を推定し,参照フレームにその変換行列を乗算することで中間フレームを生成する手法を提案した.本手法は任意精度の平行移動,拡大縮小に加え,ぼけの補償を考慮した補間が行えるため,参照フレームに雑音が生じていても効果的な補間が可能であると考えられる.今回,H.265/HEVCを用いて符号化済みの画像を参照フレームとして中間フレームを補間し,HEVC予測に基づく補間との性能比較を行ったところ,強い符号化雑音が生じた場合でも良好な補間結果が得られることが確認された.