In Sydney 86. JPEG-Treffen. Unter anderem hat das JPEG-Komitee (CfE), das sich an Entwickler richtet. Tatsache ist, dass die Spezialisten des Ausschusses vor einem Jahr mit der Erforschung des Einsatzes von KI zur Bildkodierung begonnen haben. Insbesondere mussten sie die Vorteile neuronaler Netzwerke gegenüber herkömmlichen Methoden nachweisen.
Die JPEG AI-Initiative zielt darauf ab, die Effizienz der Bildkomprimierung zu verbessern. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass neuronale Netzwerke anhand großer Datenmengen trainiert werden müssen. Im Anschluss an das Treffen wurde im Rahmen der IEEE ICIP 2020 ein Call for Evidence (CfE) veröffentlicht.
Darüber hinaus arbeitet das JPEG Pleno-System daran, verschiedene Formen plenoptischer Inhalte in einer einzigen Struktur zu integrieren, um eine nahtlose Verarbeitung zu ermöglichen. Diese Technologie basiert auf dem Vektorfeld der von der Linse erzeugten Lichtstrahlen, während klassische Linsen den Effekt der Lichtverteilung in der Ebene des eigentlichen Bildes nutzen.
Das JPEG-Komitee ist der Ansicht, dass zur Verbesserung der Leistung von JPEG Pleno die Cloud-Verarbeitung solcher Bilder hinzugefügt werden sollte, was den Prozess beschleunigen und das Endergebnis verbessern wird. Schließlich gibt es den JPEG-Standard schon seit vielen Jahren und da sich die Technologien weiterentwickeln, ist es notwendig, das Vorhandene zu verbessern.
Es gibt noch keine Informationen darüber, wann der Einsatz neuronaler Netzwerke für die Bildcodierung und Cloud-Verarbeitung zum Industriestandard wird, aber die ersten Schritte in diese Richtung wurden bereits unternommen.
Source: 3dnews.ru
