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

12.03.2024

В рамках решения заявленной проблемы (разработка методов и алгоритмов сжатия цифровых изображений и видео на основе методов машинного обучения) предполагается решение следующих конкретных задач на втором (2023) году реализации проекта: разработка нового метода компрессии видео с использованием методов машинного обучения, а также усовершенствование методов машинного обучения, использованных в разработанных методах компрессии изображений и видео.

ГРНТИ

28.23.37 Нейронные сети

28.23.15 Распознавание образов. Обработка изображений

Ключевые слова

сжатие видео

сжатие изображений

генеративно-состязательные нейронные сети

свёрточные нейронные сети

нейронные сети

машинное обучение

Детали

НИОКТР

№ 122031000075-1

Заказчик

Российский научный фонд

Исполнитель

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САМАРСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ АКАДЕМИКА С.П.КОРОЛЕВА"

Бюджет

Средства фондов поддержки научной и (или) научно-технической деятельности: 1 500 000 ₽

Похожие документы

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

0.900

НИОКТР

Разработка методов объективной оценки качества алгоритмов преобразования видео 22-21-00478 (заключительный)

0.898

ИКРБС

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

0.892

ИКРБС