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Enregistrement W4230250840 · doi:10.1145/641029.641033

Rate adaptation transcoding for precoded video streams

2002· article· en· W4230250840 sur OpenAlex
Zhijun Lei, Nicolas D. Georganas

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the tenth ACM international conference on Multimedia - MULTIMEDIA '02 · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Video Quality Assessment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscodingMacroblockComputer scienceReal-time computingVideo qualityQuantization (signal processing)BitstreamFrame (networking)Frame rateBit rateComputer visionComputer networkAlgorithmDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to transmit pre-encoded digital video over heterogeneous networks, it is necessary to employ transcoding techniques that convert pre-encoded video streams into streams having different bit rates and quality. The specified problem is referred to as rate shaping or rate adaptation. In this work, we propose a new rate control scheme for H.263+ based video transcoding. The proposed rate control scheme is comprised of Frame-Layer bit allocation and Macroblock-Layer rate control. At the frame layer, scene context statistics from the incoming video stream are utilized to detect scene changes and determine frame type. The bit budget is allocated to frames according to their energy and frame types. At the macroblock layer, a novel linear Rate-Quantization model is used for selecting quantization parameters for macroblocks. Implementation and experimental results show that the proposed algorithm can provide accurate bit allocation, and can effectively alleviate visual quality degradation after scene changes. This rate adaptation scheme can be used to provide flexible video bit rate adaptation for transmission of pre-encoded video over heterogeneous networks.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,199 · 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