A Spatio-Temporal based Frame Indexing Algorithm for QoS Improvement in Live Low-Motion Video Streaming

要約

ネットワークを介したイベントのリアルタイム ビデオ ライフ ストリーミングは、引き続き大衆の間で人気を集め続けています。
ただし、システムのサービス品質 (QoS) を損なうことなく、割り当てられた帯域幅を適切に利用する必要があります。
この点に関して、この論文では、サーバーからクライアントへの送信前に、キャプチャされたフレーム内およびフレーム間の冗長性を検出して排除する、時空間フレーム インデックス付けに基づくアプローチを紹介します。
標準ビデオとローカル ローモーション ビデオは、提案されたアルゴリズムのパフォーマンスを評価する際に考慮された 2 つのシナリオです。
得られた結果は、提案されたアプローチにより、バッファ サイズと圧縮率の点で 5.13%、15.8%、および 5%、15.6% の改善が達成されたことを示しました。
ただし、フレーム構築時間のトレードオフがあり、標準フレーム インデックス作成とローカル フレーム インデックス作成の両方が、提案されたスキームよりもそれぞれ 10.8% と 8.71% 優れています。

要約(オリジナル)

Real-time video life streaming of events over a network continued to gain more popularity among the populace. However, there is need to ensure the judicious utilization of allocated bandwidth without compromising the Quality of Service (QoS) of the system. In this regard, this paper presents an approach based on spatio-temporal frame indexing that detects and eliminate redundancy within and across captured frame, prior transmission from the server to clients. The standard and local low motion videos were the two scenarios considered in evaluating the performance of the proposed algorithm. Results obtained showed that the proposed approach achieved an improvement of 5.13%, 15.8% and 5%, 15.6% improvement in terms of the buffer size and compression ratio. Though with a tradeoff of the frame-built time, where both the standard and local frame indexing outperforms the proposed scheme with 10.8% and 8.71% respectively.

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