An Adaptive Cascaded Fast Partitioning Algorithm Based on Visual Perception and Multi-Level Machine Learning
यह शोध पत्र वर्सटाइल वीडियो कोडिंग (VVC) के लिए एक एडेप्टिव कैस्केडेड फास्ट पार्टिशनिंग एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो उच्च कोडिंग दक्षता बनाए रखते हुए एन्कोडिंग जटिलता को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए विजुअल परसेप्टुअल विश्लेषण और मल्टी-लेवल मशीन लर्निंग को एकीकृत करता है।
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आधुनिक दुनिया में, वीडियो अब केवल कहानी देखने का एक तरीका नहीं रह गया है; यह हमारे डिजिटल जीवन की प्राथमिक भाषा बन गया है। हमारे फोन पर देखे जाने वाले हाई-डेफिनिशन स्ट्रीम से लेकर वर्चुअल रियलिटी के इमर्सिव 360-डिग्री अनुभवों तक, विजुअल कंटेंट की मांग तेजी से बढ़ी है। हालांकि, इन छवियों को डिलीवर करने के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। इस डेटा को स्टोरेज और ट्रांसमिशन के लिए प्रबंधनीय बनाने के लिए, इंजीनियर वीडियो कोडिंग का उपयोग करते हैं, जो एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें कच्चे वीडियो को बिना उसकी गुणवत्ता खोए एक छोटी फाइल में संकुचित (compress) किया जाता है। इसके लिए नवीनतम मानक, जिसे वर्सटाइल वीडियो कोडिंगिंग (Versatile Video Coding) के रूप में जाना जाता है, अविश्वसनीय रूप से कुशल है, जो उस अल्ट्रा-हाई-डेफिनिशन 4K और 8K कंटेंट को संभालने में सक्षम है जिसे पुराने सिस्टम प्रबंधित नहीं कर सकते थे। फिर भी, इस शक्ति की एक भारी कीमत है: वीडियो को कंप्रेस करने के लिए आवश्यक कंप्यूटर गणनाएं इतनी गहन होती हैं कि वे अक्सर मानक उपकरणों पर रियल-टाइम प्रोसेसिंग को असंभव बना देती हैं। इस समस्या का मूल कारण यह है कि सॉफ्टवेयर यह तय करने में कैसे निर्णय लेता है कि वीडियो फ्रेम को कंप्रेस करने के लिए उसे छोटे टुकड़ों में कैसे तोड़ा जाए। वर्तमान विधि इन टुकड़ों को काटने के हर एक संभावित तरीके की जांच करती है, जो कि एक ऐसी प्रक्रिया है जो बहुत विस्तृत तो है लेकिन बेहद धीमी है, ठीक वैसे ही जैसे यह पता लगाने के लिए कि कौन सा रास्ता सबसे तेज़ है, शहर की हर एक गली में गाड़ी चलाकर देखना।
झेंग्झौ यूनिवर्सिटी ऑफ लाइट इंडस्ट्री के शोधकर्ताओं ने इस प्रक्रिया को तेज करने के लिए एक नया दृष्टिकोण विकसित किया है, जिससे अंतिम वीडियो की गुणवत्ता से समझौता किए बिना गति बढ़ाई जा सके। हर संभावना की अंधाधुंध जांच करने के बजाय, उनकी विधि कंप्यूटर को मानव आंख वास्तव में क्या देख सकती है, इसके आधार पर स्मार्ट और तीव्र निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करती है। उन्होंने महसूस किया कि छवि के सभी हिस्से हमारी धारणा के लिए समान रूप से महत्वपूर्ण नहीं होते हैं। कुछ क्षेत्र इतने चिकने या एकसमान होते हैं कि यदि कंप्यूटर विस्तृत विश्लेषण छोड़ भी दे, तो मानव आंख उसे नोटिस नहीं करेगी, जबकि जटिल बनावट या तीखे किनारों वाले अन्य क्षेत्रों को सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता होती है। केवल उन हिस्सों पर भारी कम्प्यूटेशनल कार्य को केंद्रित करके जो हमारे लिए महत्वपूर्ण हैं, और बाकी को छोड़कर, उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो तेज़ और अधिक कुशल दोनों है।
उनके समाधान का केंद्र एक चार-चरणीय निर्णय प्रक्रिया है जो एक फिल्टर की तरह कार्य करती है, जो आगे बढ़ते हुए विकल्पों को कम करती जाती है। पहला चरण एक त्वरित, अत्यंत हल्का चेक है जो छवि की चमक (brightness) को देखता है। यदि वीडियो का एक हिस्सा बहुत चिकना है और चमक में बदलाव इतना सूक्ष्म है कि मानव आंख उसे नोटिस नहीं कर पाएगी, तो सिस्टम तुरंत उस क्षेत्र का विश्लेषण करना बंद करने का निर्णय ले लेता है। यह चरण मानव दृष्टि के एक मॉडल पर निर्भर करता है जो यह समझता है कि हमारी आंखें विभिन्न बैकग्राउंड में प्रकाश के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करती हैं। यदि छवि इस प्रारंभिक परीक्षण में पास हो जाती है, तो सिस्टम दूसरे चरण में जाता है, जहाँ वह क्षेत्र की बनावट (texture) की जांच करता है। चित्र के पैटर्न और किनारों का वर्णन करने वाले सरल मापों के एक सेट का उपयोग करके, एक कंप्यूटर प्रोग्राम इस बात का विश्वास के साथ अनुमान लगाता है कि क्या उस क्षेत्र को छोटे टुकड़ों में विभाजित करने की आवश्यकता है। यदि प्रोग्राम अपने उत्तर के प्रति बहुत आश्वस्त है, तो वह वहीं रुक जाता है, जिससे काफी समय बचता है।
अधिक जटिल क्षेत्रों के लिए जिन्हें आगे के विश्लेषण की आवश्यकता होती है, सिस्टम तीसरे चरण में प्रवेश करता है, जहाँ वह कार्य की कठिनाई का अनुमान लगाता है। यह बनावट और पिछले अनुमान के आत्मविश्वास को देखकर वीडियो ब्लॉक को कम, मध्यम या उच्च जटिलता के रूप में वर्गीकृत करता है। यह वर्गीकरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निर्धारित करता है कि सिस्टम को अंतिम चरण में कितनी मेहनत करनी चाहिए। सरल पैटर्न वाले ब्लॉक के लिए त्वरित, सीमित जांच की जाती है, जबकि अराजक (chaotic), विस्तृत पैटर्न वाले ब्लॉक के लिए अधिक गहन जांच की जाती है। अंतिम चरण में, सिस्टम इस जटिलता रेटिंग का उपयोग यह तय करने के लिए करता है कि किन काटने की दिशाओं (cutting directions) का परीक्षण किया जाना है। यदि क्षेत्र सरल है, तो यह ब्लॉक को विभाजित करने के केवल एक या दो तरीकों की ही जांच कर सकता है। यदि यह जटिल है, तो यह चार संभावित दिशाओं की जांच करता है। यह अनुकूलन योग्य रणनीति सुनिश्चित करती है कि कंप्यूटर आसान कार्यों पर ऊर्जा बर्बाद न करे, लेकिन कठिन कार्यों में जल्दबाजी भी न करे।
शोधकर्ताओं ने इस नई पद्धति का परीक्षण मानक, बिना संशोधित वीडियो कोडिंग सॉफ्टवेयर के विरुद्ध किया। परिणामों ने गति में नाटकीय सुधार दिखाया। औसतन, नए एल्गोरिदम ने वीडियो को एनकोड करने में लगने वाले समय को 46.22 प्रतिशत तक कम कर दिया। इसका मतलब है कि जिस वीडियो को प्रोसेस करने में पहले एक घंटा लगता था, उसे अब लगभग आधे समय में किया जा सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, यह गति लगभग बिना किसी गुणवत्ता हानि के आई। शोधकर्ताओं ने फाइल के आकार और चित्र की स्पष्टता के अंतर को मापा और पाया कि नई पद्धति ने मानक की तुलना में फाइल के आकार में केवल 0.90 प्रतिशत की वृद्धि की है। वीडियो कंप्रेशन की दुनिया में, इतनी मामूली वृद्धि को नगण्य माना जाता है, जिसका अर्थ है कि दर्शक के लिए दृश्य अनुभव लगभग अपरिवर्तित रहता है।
अध्ययन से यह भी पता चला कि यह सिस्टम प्रोसेस किए जा रहे वीडियो के प्रकार के आधार पर अलग-अलग काम करता है। चिकने, नियमित टेक्सचर वाले वीडियो के लिए, जैसे कि स्टूडियो में बोलता हुआ व्यक्ति, सिस्टम कई चरणों को छोड़ने और भारी समय बचत हासिल करने में सक्षम था। तेज़ गति वाले या अराजक दृश्यों वाले वीडियो के लिए, जैसे कि भीड़भाड़ वाला बाजार या स्पोर्ट्स गेम, सिस्टम अधिक सतर्क था, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि गुणवत्ता बनी रहे। यह लचीलापन ही इस दृष्टिकोण को इतना प्रभावी बनाता है; यह हर वीडियो के साथ एक जैसा व्यवहार नहीं करता है बल्कि अपने कंटेंट के अनुसार अपनी रणनीति को अनुकूलित करता है। मानव दृष्टि की गहरी समझ को इंटेलिजेंट मशीन लर्निंग के साथ जोड़कर, शोधकर्ताओं ने उच्च-परिभाषा वाले वीडियो के भविष्य को अधिक सुलभ बनाने का एक तरीका खोजा है, जिससे सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता के बिना तेज़ प्रोसेसिंग और स्मूथ स्ट्रीमिंग संभव हो सके।
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