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動き推定とは
コンピュータ ビジョンおよび画像処理において、動き推定は、ある 2 寸法 画像から別の 2 寸法 画像への変換を記述する動きベクトルを決定するプロセスです。 通常はビデオ シーケンス内の隣接するフレームから取得されます。 モーションは 3 次元 (3 寸法) で発生しますが、画像は 3 寸法 シーンを 2 寸法 平面に投影したものであるため、これは不適切な問題です。 動きベクトルは、画像全体に関係する場合もあれば、長方形のブロック、任意の形状のパッチ、さらにはピクセルごとなどの特定の部分に関係する場合もあります。 動きベクトルは、並進モデル、または 3 次元すべてでの回転と並進、ズームなど、実際のビデオ カメラの動きを近似できる他の多くのモデルによって表すことができます。
どのようなメリットがあるのか
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 動き推定
第 2 章: 動き補償
第 3 章: ブロックマッチングアルゴリズム
第 4 章: H.261
第 5 章: H.262 / 映画専門家グループ-2 一部 2
第 6 章: 高度なビデオコーディング
第 7 章: グローバル動き補償
第 8 章: ブロックマッチングと 3 寸法 フィルタリング
第 9 章: ビデオ圧縮画像の種類
第 10 章: 映像_超解像
(II) 動き推定に関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野での動き推定の使用に関する実際の例。
この本は誰に向けたものなのか
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の運動推定についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
About the author
フアード・サブリーは、HPのアプリケーション事業開発地域責任者を務めていました。1996年にコンピュータシステムと自動制御の理学士号を取得し、オーストラリアのメルボルン大学（UoM）で2つの修士号を取得しました。さらに、2008年には経営学修士号（MBA）、2010年には情報技術経営学修士号（MMIT）を取得しました。フアードは、VodafoneやIBMといった国内外の企業で勤務し、情報技術と通信分野で30年以上の経験を積んでいます。2013年にHPに入社し、数十の市場で事業開発に貢献しました。現在は、起業家、作家、未来学者として活躍し、One Billion Knowledge（1BK）イニシアチブの創設者でもあります。
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