简介:Inmanyvideostandardsbasedoninter-framecompressionsuchasH.26xandMPEG,block-matchingalgorithmhasbeenwidelyadoptedasthemethodformotionestimationbecauseofitssimplicityandeffectiveness.Nevertheless,sincemotionestimationisverycomplexincomputing.Fastalgorithmformotionestimationhasalwaysbeenanimportantandattractivetopicinvideocompression.Fromtheviewpointofmakingmotionvectorfieldsmoother,thispaperproposesanewalgorithmSMVFAST.Onthebasisofmotioncorrelation,itpredictsthestartingpointbyneighboringmotionvectorsaccordingtotheirSADs.Adaptivesearchmodesareusedinitssearchprocessthroughsimplyclassifyingmotionactivity.AfterdiscoveringtheubiquitousratiobetweentheSADsofthecollocatedblocksintheconsecutiveframes,thepaperproposesaneffectivehalf-stopcriterionthatcanquicklystopthesearchprocesswithgoodenoughresults.ExperimentsshowthatSMVFASTobtainsalmostthesameresultsasthefullsearchatverylowcomputationcost,andoutperformsMVFASTandPMVFASTinspeedandquality,whichareadoptedbyMPEG-4.
简介:尽管很少调查检查了这个对象,热数据鉴定为许多应用是关键的。所有存在研究几乎专门集中于频率。然而,有效地识别热数据就崭新和频率而言同等地要求。而且,以前的研究在数据块水平做热数据决定。因为它的随机的存取完成与它的顺序的存取可比较的性能,如此的一个有细密纹理的决定为基于闪光的存储特别地适合很好。然而,硬盘驱动器(HDD)有在顺序、随机的存取之间的重要性能不同。不同于基于闪光的存储,因此利用不对称的HDD存取性能要求做一个纹理粗糙的决定。这份报纸建议采用多重花蕾过滤器高效地描绘崭新以及频率的一个新奇热数据鉴定计划。因而,它不仅消费50%更少的存储器和多达58%不太计算的开销,而且与一个最先进的计划相比降低假鉴定率直到65%。而且,我们把计划用于一种下一代HDD技术,即,Shingled磁性的记录(SMR),验证它的有效性。为这,我们设计新热数据鉴定有一个纹理粗糙的决定的基于的SMR开车。实验表明精确热数据鉴定的重要性和好处,从而在多达42%改进建议SMR驱动器性能。