3D Video Spatiotemporal Multiple Description Coding Considering Region of Interest
Notice bibliographique
Résumé
3D video applications are being more favourable for observers as their requirements to receive and display 3D videos become more available recently. Therefore the demand for more processing power and bandwidth is increasing to stream and display 3D multimedia services in either the wired or wireless networks. Since channel failure has been always as an integral part of communication between a receiver and transmitters, a robust method of video streaming is always a hot topic for researchers. To make robustness against failure more stronger, it needs to increase redundancies however it destroys the coding and compressing efficiency. Therefore there is a trade-off problem between the coding efficiency and robustness of the stream. Among different methods of reliable video streaming, this paper introduces a new reliable 3D video streaming using hybrid multiple description coding. The proposed multiple description coding creates 3D video descriptions identifying interesting objects of the scene. To this end, a map for the region of interest is extracted from the depth map image first with a not complex algorithm compared to the available machine learning algorithm. Having realized region of interest, the proposed hybrid multiple description coding algorithm creates the descriptions for the color video using the advantages of both spatial and temporal multiple description coding methods; To this end, a non-identical decimation method concerning the identified objects assigns more bandwidth to those objects; second, background quality is improved with the temporal information. This way, first, the proposed method provides better visual performance as the human eye is more sensitive to objects than it is to pixels; second, the background is reconstructed with higher quality as it usually has a low movement and temporal information is a better choice to estimate the lost information. The objective test results verify the fact that the proposed method provides an improved performance than previous methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».