论文研究 基于神经网络的无线视频传感器网络预测块匹配算法

本文提出了一种用于预测块匹配的反向传播神经网络模型。 预测块匹配是一种显着降低运动估计的计算复杂度的方法，但是传统的预测模型是26年前提出的。 这很简单，但不够准确。 所提出的反向传播神经网络具有5个输入，5个中子和1个输出。 由于其简单性，它只需要很少的计算能力，与现有的计算复杂度相比可以忽略不计。 测试结果表明，预测精度提高了10％-30％，PSNR改善了0.3 dB。 上述优点使其成为当前模型的可行替代。