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Enregistrement W2129771257 · doi:10.1109/icc.2006.255634

A Protocol for Interactive Streaming of Image-Based Scenes over Wireless Ad-hoc Networks

2006· article· en· W2129771257 sur OpenAlexaff
Azzedine Boukerche, Tingxue Huang, Richard W. Pazzi

Notice bibliographique

Revue2006 IEEE International Conference on Communications · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Coding and Compression Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless ad hoc networkRendering (computer graphics)Computer networkMobile ad hoc networkMultimediaMobile deviceReal Time Streaming ProtocolMobile computingWirelessThe InternetNetwork packetComputer graphics (images)World Wide WebTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile computing devices with communication capabilities such as PDAs and cell phones are very popular and can be used as an ad-hoc network to interconnect users and services. The visualization of 3D scenes has many interesting applications, for instance, virtual guide, virtual mall, gaming, training, and monitoring. In this paper we focus on how to merge these technologies to stream interactive virtual environments to remote thin clients over ad-hoc networks, while minimizing the overhead. Mobile ad hoc networks poses significant challenges to multimedia streaming, mainly due to the mobility induced changes in bandwidth. We propose a protocol for interactive streaming of image-based rendered scenes which, different from the traditional geometry rendering schemes, is based on images to render photo-realistic views, that proved to be very suitable for such mobile devices. We also propose an image-based representation of 3D scenes and its packetization scheme, and a feedback mechanism to adapt the traffic to the frequent changes in bandwidth, and thus improving the performance of our streaming system. Besides presenting our proposed interactive streaming system, we also discuss the results of the simulation experiments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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