Método de compresión de archivos de imagen usando técnicas de deep learning
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Autores
Varas González, Mario
Director
Branch Bedoya, John Willian
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2022
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Resumen
En los últimos años, el tráfico en internet ha estado mayormente dominado por aplicaciones relacionadas con archivos de imagen y vídeo, especialmente servicios de streaming de contenido y aplicaciones de distribución de video bajo demanda. Más de tres cuartas partes del tráfico total de internet corresponden a archivos de imagen y vídeo. Que estas tareas sean lo más eficientes posible repercute directamente en la experiencia de uso que tengan los usuarios y en la calidad del servicio prestado. Preservar la calidad de esta experiencia de usuario es el principal objetivo en el desarrollo de estos sistemas de compresión, así como el punto donde estos sistemas más pueden flaquear. Es por ello que minimizar la distorsión o pérdida de información generada en el proceso de compresión de un archivo es algo prioritario y un asunto que ha tratado de abordarse desde diversas perspectivas y métodos a lo largo de la historia. El presente trabajo se centra en aquellas propuestas de reciente publicación donde el aprendizaje profundo o Deep Learning juega un papel principal en este proceso, proponiendo un método basado en redes neuronales para enfrentar el problema de compresión de archivos de imagen, mostrando la investigación llevada a cabo, el desarrollo del método y su puesta a prueba. (texto tomado de la fuente)
Abstract
In recent years, Internet traffic has been largely dominated by applications related to image and video files, especially content streaming services and video-on-demand distribution applications. Today, more than three quarters of all Internet traffic is image and video files. Making these tasks as efficient as possible has a direct impact on the user experience and the quality of the service provided. Preserving the quality of this user experience is the main objective in the development of these compression systems, as well as the point where these systems can falter the most. That is why minimizing the distortion or loss of information generated in the file compression process is a priority and an issue that has been addressed from various perspectives and methods throughout history. This project focuses on those recently published proposals where Deep Learning plays a major role in this process, proposing a method based on neural networks to address the problem of image files compression, showing the research carried out, the development of the method and its testing
Palabras clave
Descripción Física/Lógica/Digital
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