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学习的非线性预测器用于临界采样的三维点云属性压缩
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了三维点云属性的压缩方法，通过量化参数和编码实现离散样本的恢复。预测和编码的结合提高了编码性能，实验结果显示改进的框架比MPEG G-PCC预测器在比特率降低方面提高了11%到12%。
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关键要点
- 本文研究三维点云属性的压缩方法。
- 假设点云几何在编码器和解码器已知，量化参数并编码以恢复离散样本。
- 考虑嵌套函数子空间序列，使用B样条基函数张成的函数族进行编码。
- 在p=1情况下，通过预测提高编码性能，研究了用l+1水平预测l水平的函数。
- 在MPEG-PCC理论框架下形式化了线性预测，并提出了非线性预测器。
- 通过优化前馈网络参数，实验结果显示改进框架比MPEG G-PCC预测器在比特率降低方面提高了11%到12%。
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