Методы и алгоритмы сжатия цифровых изображений и видео на основе методов машинного обучения

Научная значимость и актуальность исследований в области сжатия цифровых изображений и видео с использованием методов машинного обучения (в частности, методов глубокого обучения) обусловлена целым рядом факторов: ростом пространственного разрешения, качества цветопередачи и в целом качества восприятия визуальных данных, ростом объема хранимых и передаваемых визуальных данных в сетях общего пользования, ростом ожиданий пользователей относительно качества получаемой ими видеоинформации и т.д. Развитие исследований в рассматриваемой области позволит РФ расширить своё влияние в таких важных экономических сферах, как телекоммуникации (широковещательная передача, организация удаленной работы, удаленное обучение и т.п.), игровая индустрия (интерактивные развлечения), здравоохранение (телемедицина) и др. Основными приложениями исследований являются именно указанные гражданские приложения, хотя предполагаемые результаты могут быть использованы и для создания специальных технических средств, например, дистанционно-управляемых робототехнических комплексов работающих в сложных условиях, систем видеосвязи с узким пропускным каналом и др.