An Anatomy of SVC for Full HD Video Streaming
Notice bibliographique
Résumé
The continuous developments and improvements of network infrastructure along with the growing number of modern smartphones, tablets and smart TVs have led to an increasing popularity of multimedia applications, such as video conferencing, video streaming and mobile TV. Towards delivering video stream to diverse devices over a heterogamous network, scalable video coding (SVC) has received many research attentions. SVC is an extension of H.264/AVC that allows a video streaming service provider to encode a high quality video into a number of scalable layers. The receivers of the stream may decode the video at the appropriate quality level that is suitable for their hardware/software capabilities and network connections. Nevertheless, compared to single layer H.264/AVC, the de facto standard for many commercial streaming service providers such as YouTube, SVC is not widely deployed, mostly due to its overhead in terms of bit rate and complexity. In this paper, we conduct a thorough study on the performance of SVC for full HD video streaming. Our performance analysis identifies good and bad uses of SVC, quantifies the coding overhead, and benchmarks the SVC video quality under different spatial, temporal, and quality settings. Through the use a set of carefully selected and diverse video sequences, we also identify the types of video that can benefit from SVC.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».