Kod Çevirme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Kod Çevirme

Video kod çevrimi, önceden sıkıştırılmış bir video sinyalini farklı bir format veya bit hızına sahip başka bir sıkıştırılmış sinyale dönüştürmekle ilgilenir. Farklı video sıkıştırma standartlarının sayısı arttıkça ve farklı uygulamalar için çalıştırıldıkları bit hızlarının çeşitliliği arttıkça, video kod çevrimine artan bir ihtiyaç vardır. Bu bölümde, bit hızını azaltmak için özel kod dönüştürme sorununa odaklanıyoruz.Karar ağacı

Karar ağacı algoritması kolayca en hızlı sınıflandırmayı sağlar. Karar ağacı algoritmasında, daha önce tartışılan algoritmaların en hızlısı olan kesin ağ algoritması ile karşılaştırılır. Karar ağacı algoritması, net bir şekilde daha hızlıdır; karar ağacı algoritması için standart sapmaya eklenen ortalama, tam ağ algoritması için ortalamadan daha azdır.

Bu tablodaki sonuçlar rehber veri tabanının üçte ikisinden fazlasını almıştır. Kliplerdeki nesnelerin sayısı çok büyük bir alan gereksinimine neden olduğundan, son üçte birlik karar ağacında derlenemedi. Bu zorluğa neden olan kliplerin her birinde 19 nesne var.

Böylece, karar ağacı ağı, köşe ve kenar etiket sayısının sınırlı olduğu uygulamalar için son derece hızlı sınıflandırma sağlar. Sınır, çeşitli faktörlere bağlıdır, ancak genel olarak her türden yaklaşık 15 etiket olarak düşünülebilir. Etiket sayısı bunun ötesinde arttıkça, karar ağacı hızlı bir şekilde pratik boyutun üzerine çıkar.

LCSG Algoritmalarının Sonuçları

Sonuçlar, mesafe düzenleme algoritmaları için olanlarla paraleldir. Her iki tablo da artan hataya sahip bir dizi sorgu için sınıflandırma süresi sunar. Sonuçların sonuçlarla karşılaştırılması, her iki LCSG algoritmasının da herhangi bir mesafe düzenleme algoritmasından daha hızlı olduğunu gösterir.

Karar ağacı (DT) LCSG algoritması, beklendiği gibi, diğer tüm algoritmalardan çok daha hızlıdır. Ayrıştırma ağı (DN) LCSG algoritması, karar ağacı LCSG algoritmasından daha yavaştır, ancak yine de düzenleme mesafesine dayalı ayrıştırma algoritmasından önemli ölçüde daha hızlıdır.

İçinde, bir girdi ile tek bir model grafiği arasında sınıflandırma için sonuçlar sunulur. Modellerin her biri, LCSG algoritmalarından en kötü durum performansını sağlamak için oluşturuldu. Bu nedenle, LCSG algoritmaları, grafiklerin oluşturulması ve ayrıca ortak yapıyı paylaşan çoklu grafiklerin olmaması nedeniyle dezavantajlıdır.

Sonuçların incelenmesi, bu en kötü durum senaryosunda bile LCSG algoritmalarının her ikisinin de A* algoritmasından büyük bir farkla daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Karar ağacı LCSG algoritması ve ağ algoritması, modellerin yapısı göz önüne alındığında beklendiği gibi, ayrıştırma ağı LCSG algoritması biraz daha yavaşken benzer performans gösterir.

Sonuçları birden çok model grafiğine genişletir. Bu deneyde kullanılan 11 model grafiğin her biri, kasıtlı olarak LCSG algoritmalarından düşük performans elde etmek için oluşturulmuştur. Bu sonuçlar bir kez daha karar ağacı algoritmasının avantajını göstermektedir, karar ağacı LCSG açık ara en hızlısıdır. Birden çok grafiğe genişletmeyle, iki ayrıştırma ağı algoritması arasındaki marj azalır.

Mesafeye dayalı ayrıştırma ağ algoritmasını düzenleme çoğu durumda hala daha hızlıdır, ancak tek model sınıflandırmasından daha küçük bir marjla. A* algoritması, çok az sayıda model grafiği için bile, her durumda diğer algoritmaların herhangi birinden çok daha yavaştır.

Binary kod çevirme
01 kod çevirici
İkili kod çevirici
Binary kodu Yazıya Çevirme
QR kod oluşturucu
Binary kod yazma
Binary kod çözücü
QR kod oluşturucu ücretsiz

Bu bölümde sunulan sonuçların tartışılması, mesafe düzenleme algoritmalarının (A* ve DN kesin olmayan) LCSG algoritmalarından farklı hesaplamalar gerçekleştirdiğini dikkate almalıdır. Ancak algoritmalar aynı uygulama için kullanıldığı için karşılaştırma yapmakta fayda var.

Farklı hesaplamaların doğası, uygulamaların çoğu için, ayrıştırma ağ algoritmasının LCSG versiyonunun mesafeye dayalı düzenleme versiyonundan daha iyi performans göstereceği anlamına gelecektir.

Karar ağacı LCSG algoritması, en kötü durum performansını sağlamak için oluşturulmuş modellerde bile her durumda en hızlı performansı sağlar. İki LCSG algoritması arasındaki seçim, karar ağacı LCSG algoritması için alan gereksinimini belirleyecek olan problemin özelliklerine dayalı olacaktır.

Bir görev için düzenleme mesafesinin mi yoksa LCSG algoritmasının mı en uygun olduğuna ilişkin karar, genellikle sorunun kendisi tarafından belirlenir. Çoğu durumda bir görev, bir benzerlik ölçüsü olarak düzenleme mesafesini veya LCSG’yi açıkça tercih eder ve biri soruna daha uygun bir karşılık gelir.

Son husus, model grafikleri arasındaki ortak yapı miktarıdır ve ortak yapı miktarı arttıkça yeni algoritmanın performansı da artar.

Bu, grafik ve alt grafik izomorfizm tespiti alanında yeni algoritmalar sunmuştur. Bu algoritmalardan üçü, ayrıştırma, kesin olmayan ayrıştırma ve kesin karar ağacı algoritmaları daha önceki çalışmalarda geliştirilmiştir.

Bu noktada katkıları, bu algoritmaların gerçek video veri tabanı verileri üzerindeki performansının incelenmesi ve bir giriş grafiği ile bir model grafik veri tabanı arasındaki en büyük ortak alt çizge tespiti için iki yeni algoritmanın sunulmasıdır.

Mevcut algoritmalar, görüntü ve video veri tabanı erişimindeki belirli problemler için uygundur; ancak, bu uygulamada her biri sınırlıdır. En büyük iki ortak alt çizge algoritması, büyük veritabanlarında görüntüler ve videolar için benzerlik bulma görevine uygun çözümler sunar.

İki yeni algoritmanın gücü, video veritabanı verileri üzerinden elde edilen sonuçlarda gösteriliyor. Yeni algoritmaların her biri, önceki algoritmalara göre önemli ölçüde daha iyi çevrimiçi sınıflandırma süresi sağlar. Gerçekleştirilen deneyler, en kötü durumlarda bile yeni algoritmaların çok iyi performans gösterdiğini gösteriyor.

Bu bölümde sunulan yeni algoritmalardan herhangi biri, ilişkisel yapıların büyük veritabanları için benzerlik elde etmeye izlenebilir bir çözüm sunar.

Masaüstü bilgi işlem ekipmanının kapasitesi artmaya ve fiyatlar düşmeye devam ettikçe, daha çeşitli karmaşık bilgi türleri kullanılabilir hale gelecektir. Önsel olarak bilinen ve bir grafik temsili kullanılarak dizine eklenebilen ve alınabilen bu tür bilgilerin geniş bir veritabanı göz önüne alındığında, yeni en büyük ortak alt grafik algoritmaları oldukça yararlı olabilir.

Video kod çevrimi, önceden sıkıştırılmış bir video sinyalini farklı bir format veya bit hızına sahip başka bir sıkıştırılmış sinyale dönüştürmekle ilgilenir. Farklı video sıkıştırma standartlarının sayısı arttıkça ve farklı uygulamalar için çalıştırıldıkları bit hızlarının çeşitliliği arttıkça, video kod çevrimine artan bir ihtiyaç vardır. Bu noktada, bit hızını azaltmak için özel kod dönüştürme sorununa odaklanıyoruz.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör