Virtual Reality Telepresence: 360-Degree Video Streaming with Edge-Compute Assisted Static Foveated Compression
Notice bibliographique
Résumé
Real-time communication with immersive 360° video can enable users to be telepresent within a remotely streamed environment. Increasingly, users are shifting to mobile devices and connecting to the Internet via mobile-cellular networks. As the ideal media for 360° videos, some VR headsets now also come with cellular capacity, giving them potential for mobile applications. However, streaming high-quality 360° live video poses challenges for network bandwidth, particularly on cellular connections. To reduce bandwidth requirements, videos can be compressed using viewport-adaptive streaming or foveated rendering techniques. Such approaches require very low latency in order to be effective, which has previously limited their applications on traditional cellular networks. In this work, we demonstrate an end-to-end virtual reality telepresence system that streams ∼6K 360° video over 5G millimeter-wave (mmW) radio. Our use of 5G technologies, in conjunction with mobile edge compute nodes, substantially reduces latency when compared with existing 4G networks, enabling high-efficiency foveated compression over modern cellular networks on par with WiFi. We performed a technical evaluation of our system's visual quality post-compression with peak signal-to-noise ratio (PSNR) and FOVVideoVDP. We also conducted a user study to evaluate users' sensitivity to compressed video. Our findings demonstrate that our system achieves visually indistinguishable video streams while using up to 80% less data when compared with un-foveated video. We demonstrate our video compression system in the context of an immersive, telepresent video calling application.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».