{"id":323,"date":"2017-03-10T08:00:50","date_gmt":"2017-03-10T11:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/?p=323"},"modified":"2017-03-12T18:53:02","modified_gmt":"2017-03-12T21:53:02","slug":"banca-de-tcc-pargles-wenz-dalloglio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/banca-de-tcc-pargles-wenz-dalloglio\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Pargles Wenz Dall’Oglio"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2016\/2)<\/p>\n

Estudo e Implementa\u00e7\u00e3o de Estrat\u00e9gias para Redu\u00e7\u00e3o de Complexidade do Codificador de V\u00eddeo HEVC Baseadas em Aprendizado de M\u00e1quina
\npor
\nPargles Wenz Dall’Oglio<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Guilherme Ribeiro Corr\u00eaa (orientador)
\nProf. Luciano Volcan Agostini (co-orientador)
\nProf. Ricardo Matsumura Ara\u00fajo
\nProf. Marcelo Schiavon Porto
\nMSc. Ruhan \u00c1vila da Concei\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Data: 14 de Mar\u00e7o de 2017<\/p>\n

Hora: 15:30h<\/p>\n

Local: Lab 4<\/p>\n

Resumo do Trabalho: Servi\u00e7os de streaming de v\u00eddeo, como Netflix e Youtube tornam-se cada dia mais populares e levam operadoras de internet a propor limites de consumo de banda devido ao aumento de seus custos operacionais. Al\u00e9m disso, a quantidade de v\u00eddeos gerada diariamente por smartphones e compartilhada em m\u00eddias sociais bate recordes ano a ano. Estes s\u00e3o alguns cen\u00e1rios que exemplificam a constante necessidade pela pesquisa e desenvolvimento de codificadores de v\u00eddeo mais eficientes. O codificador de v\u00eddeo estado-da-arte denominado HEVC foi desenvolvido em parceria entre academia e ind\u00fastria como forma de reduzir a taxa de bits necess\u00e1ria para representar um v\u00eddeo sem degradar a sua qualidade. Por\u00e9m, esta evolu\u00e7\u00e3o demanda uma elevada complexidade, sendo este um desafio para codificadores em tempo real ou smartphones, principalmente em altas resolu\u00e7\u00f5es. Por este motivo, faz-se necess\u00e1ria a pesquisa e o desenvolvimento de algoritmos para redu\u00e7\u00e3o da sua complexidade. Algoritmos de Aprendizado de M\u00e1quina mostram-se boas solu\u00e7\u00f5es para este problema, pois s\u00e3o capazes de mapear o comportamento de um codificador de v\u00eddeo e consequentemente prever c\u00e1lculos futuros desnecess\u00e1rios. Este trabalho apresenta inicialmente a an\u00e1lise de mais de sessenta algoritmos de Aprendizado de M\u00e1quina, levando-se em considera\u00e7\u00e3o Precis\u00e3o, Imprecis\u00e3o e Tempo de Execu\u00e7\u00e3o. Ap\u00f3s as an\u00e1lises, o algoritmo C5 foi selecionado e implementado diretamente no HEVC e seus resultados foram comparados com trabalhos relacionados na \u00e1rea. Atrav\u00e9s dos resultados obtidos, pode-se concluir que o trabalho proposto apresenta resultados de redu\u00e7\u00e3o de complexidade competitivos. Al\u00e9m disso, enquanto demais trabalhos apresentam solu\u00e7\u00f5es est\u00e1ticas de Aprendizado de M\u00e1quina, este trabalho executa o algoritmo C5 dinamicamente no HEVC, tornando-se assim, uma inova\u00e7\u00e3o na \u00e1rea de codifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/bancas\/historico\/2016_2\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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