Reliable Streaming of Stereoscopic Video Considering Region of Interest
Notice bibliographique
Résumé
3D video applications are growing increasingly common as the required infrastructure and technology to stream 3D video becomes more predominant.However, the quality of displayed videos may fluctuate due to packet failure as an integral part of either wired or wireless streaming networks.Therefore, more robust methods of video streaming have always been fascinating to show more favourable efficiency outcomes.This thesis first examines different video streaming techniques and compares the pros and cons of each technique.It then introduces a new streaming method that applies to 3D video for live video streaming applications especially for a sporting event or other live video applications.To this end, the thesis describes how a 3D video is captured and represented, and how humans perceive the 3D scene.Considering the pros and cons of current video streaming techniques and intended applications, the proposed method introduces a new multiple description coding (MDC) method focusing on interesting objects of the scene, called the region of interest (ROI).It is worth mentioning that a new technique, using the scene's depth information, is used to extract the ROI.This technique is not as complex as learning algorithms are, and there is no need to train the algorithm.Since the human eye is more sensitive to objects than pixels, this method can also provide better performance from the point of subjective assessment (which is out of focus of this thesis) because the proposed method focuses on important objects of the scene and assigns more bandwidth to them.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».