Notice bibliographique
Résumé
The Distributed Video Coding (DVC) follows an approach different from the conventional video coding. DVC has a simpler encoder but a more complicated decoder. This feature makes it possible to encode video in computation and energy constrained devices. Thus, DVC is appealing in sensor networks and other wireless networks. When transmitting real-time DVC encoded video streams, in order to adjust coding parameters according to the time-varying communication channel conditions or the dynamics of available bandwidth in the bottleneck, the source needs an efficient way to know the tradeoff of the coding parameters and the decoded video quality. However, how to quantify the DVC video quality using tractable models is an open issue. In this paper, we propose a distortion analysis model for DVC encoded Wyner-Ziv frames. The proposed closed-form distortion model for Wyner-Ziv frames is based on the reconstruction method of the "nearest neighbor binning". With the distortion analysis model, the average video frame PSNR can be estimated as a function of the codec parameters and the video statistics. Extensive simulations with different types of videos have been conducted and the results validate the accuracy of the proposed model. The model will be an enabling tool to further optimize the system parameters and network protocols for supporting DVC coded video over wireless and wired networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».