تحسين ضغط وتصنيف ملفات الفيديو باستخدام تقنية التعلم الآلي

الملخص

يعد ضغط وتصنيف الفيديو إجراءً ضرورياً لاختزال البيانات ضمن الفيديو، اعتمد الباحثون على طرق مختلفة لتحويل ملفات الفيديو كبيرة الحجم إلى ملفات فيديو أقل حجماً ولكن واجهوا بعض المشاكل بالمقابل من حيث التأثير على جودة الصورة ومعدل النقل للبتات وبالتالي فك الضغط يؤدي إلى ضياع في المعلومات وعدم القدرة على تحقيق الضغط في الوقت الفعلي بسبب عدم توفر مجموعة قواعد بيانات كافية. تم في هذا البحث اقتراح تقنية جديدة تعتمد على شبكة عصبونية تلاففية كثيفة مع مرشح ثلاثي الأبعاد لتنفيذ عمليات الطي للمراقبة والتنبؤ على التوالي، بحيث تكون النواه (Kernel) قادرة على الانزلاق في ثلاث اتجاهات (عرض الإطار وارتفاعه والزمن) وتنفيذ الاختزال والتصنيف في الوقت الفعلي وتم تدريب هذه الشبكة باستخدام مجموعة قواعد البيانات University of Central Florida (UCF101) والتي تحوي على مختلف أنواع الفيديو من حيث الحجم والدقة. وتم اختبار أداء هذه التقنية من خلال معامل الدقة و معامل الخسارة ومصفوفة الارتباك لمختلف أنواع عينات الاختبار من مجموعة قواعد البيانات UCF101 .