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dc.contributor.advisorBampi, Sergiopt_BR
dc.contributor.authorSouza, Ana Clara Mativi dept_BR
dc.date.accessioned2019-08-29T02:34:38Zpt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/198508pt_BR
dc.description.abstractApproximate Computing is a design paradigm that can be employed in situations where results of computation do not have to be exact – applications that can tolerate a certain amount of approximation errors and still produce useful outputs for the end-user, especially for perceptual signals processing. Approximate memories are a digital hardware design technique that brings these approximations to the data storage level. This paradigm is usually explored in Error-Tolerant Applications (ETAs), which include image and video processing, artificial neural networks, computer vision, web searches, machine learning, etc. This work proposes the use of Approximate Memories for High Efficiency Video Coding (HEVC or H.265), with the development of a methodology to evaluate the impact of the introduction of such approximations on the quality of the compressed video and the energy consumption. The memory access patterns of the HEVC encoder are recorded as memory traces and used to extract power results. The quality degradation produced by the approximations is evaluated with objective metrics used in the video coding literature, such as Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Bjøntegaard delta bit-rate (BD-BR).en
dc.description.abstractComputação Aproximada é um paradigma de projeto que pode ser empregado em situações onde os resultados da computação não precisam ser exatos - aplicações que podem tolerar certa quantidade de erros de aproximação e ainda produzir saídas úteis para o usuário final, especialmente quando se tratar de processamento de sinais perceptuais. Memórias aproximadas são uma técnica de "design"de sistemas digitais que traz essas aproximações para o nível de armazenamento de dados. Esse paradigma geralmente é explorado em aplicações tolerantes a erros (ETAs), que incluem o processamento de imagem e de vídeo, redes neurais artificiais, visão computacional, pesquisas na Web, aprendizado de máquina etc. Este trabalho propõe o uso de Memórias Aproximadas para Codificação de Vídeo de Alta Eficiência (HEVC ou H.265), com o desenvolvimento de uma metodologia para avaliar o impacto da introdução de tais aproximações na qualidade de saída e consumo de energia. O padrão de acesso à memória do codificador HEVC será gravado como um rastreio de memória e usado para extrair resultados de energia. A degradação da qualidade produzida pelas aproximações será avaliada com métricas objetivas utilizadas na literatura de codificação de vídeo, como a relação sinal-ruído (PSNR) e taxa de bits Bjontegaard Delta (BD-CA).pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectVídeo digitalpt_BR
dc.subjectVideo Codingen
dc.subjectMotion Estimationen
dc.subjectMicroeletrônicapt_BR
dc.subjectMemory Systemsen
dc.subjectApproximate Memoryen
dc.subjectApproximate Computingen
dc.titleEvaluation of Approximate Memories using Bit Dropping in Motion Estimation for Video Codingpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coSilveira, Dieison Soarespt_BR
dc.identifier.nrb001098558pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2018pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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