The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.10
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pp.2790-2796
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1999
In video-on-demand systems, the I.O bandwidth of video servers is the critical resource which contributes to increase in latency. Several approaches: bridging, piggybacking are used to reduce the I/O demand on the video server through sharing. Batching delays the requests for the different videos for a batching window so that more requests for the same video arriving during the current batching window may be served using the same stream. In this paper, we propose an adaptive reservation-based batching policy which dynamically reserves video server capacity for popoular videos according to video server loads. The performance of the proposed policy is evaluated through a simulation, and is compared with simple batching and static reservation-based batching policies. As the result, we know that the adaptive reservation-based batching policy more improves service ratio and average waiting time than simple batching and simple reservation-based batching policy more improves service ratio and average waiting time than simple batching and simple reservation-based batching polices.
HTTP adaptive streaming has recently emerged to handle the rapidly growing traffic and to provide high quality multimedia contents. To improve the QoE (Quality of Experience) for HTTP adaptive streaming service, the average video bitrate should be maximized, and the video switching frequency (difference of bitrate between adjacent segments) and video stalling events need to be minimized. The recently proposed quality adaptation algorithms for HTTP adaptive streaming do not provide high QoE, since detailed QoE factors such as video switching frequency and bitrate difference of adjacent segments, are not considered. In this paper, we propose a SQA (Smooth Quality Adaptation) algorithm to improve the user QoE. The proposed algorithm provides the smoothed QoE, such that it minimizes the unnecessary video switching events by maintaining the quality in a certain period, thus minimizing the bitrate difference of adjacent segments. Through simulation, we confirm that the proposed algorithm reduces the unnecessary switching events, and prevents the sudden decrease in video quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4519-4533
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2015
Hypertext Transfer Protocol (HTTP) adaptive streaming has become a new trend in video delivery. An HTTP adaptive streaming client needs to effectively estimate resource availability and demand. However, due to the bitrate of the video encoded in variable bitrate (VBR) mode, a bitrate mismatch problem occurs. With the rising demand for mobile devices, the likelihood of cases where two or more HTTP adaptive streaming clients share the same network bottleneck and competing for available bandwidth will increase. These mismatch and competition issues lead to network congestion, which adversely affects the Quality of Experience (QoE). To solve these problem, we propose a video rate adaptation scheme for the HTTP video streaming to guarantee and optimize the QoE. The proposed scheme estimates the available bandwidth according to the bitrate of each segment and also schedules the segment request time to expedite the response to the bandwidth variation. We used a multi-client simulation to prove that our scheme can effectively cope with drastic changes in the connection throughput and video bitrate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4B
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pp.695-703
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2010
In this paper, we propose an adaptive scalable encryption scheme for the layered architecture of SVC video. The proposed method determines an appropriate set of encryption algorithms to be applied for the layers of SVC by considering the importance and priority relationship among the SVC video layers. Unlike the conventional encryption method based on a fixed encryption algorithm for the whole video layers, the proposed method applies differentiated encryption algorithms with different encryption strength the importance of the video layers. Thereupon, higher security could be maintained for the lower video layer including more important data, while lower encryption strength could be applied for the higher video layer with relatively less important data. The effectiveness of the proposed adaptive scalable encryption method is proved by extensive simulations.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2S
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pp.656-665
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2000
A critical issue in the performance of a video-on-demand system is the I/O bandwidth required in order to satisfy client requests. Several approaches: batching, bridging, piggybacking are used ot reduce the I/O demand on the video server through sharing. Piggybacking is the policy for altering display rates of requests in progress fro the same object, for the purpose of merging their corresponding I/O streams into a single stream, which can serve the entire group of merged requests. In this paper, we propose a new policy called an adaptive reservation-based piggybacking that dynamically reserves the I/O stream capacity of video server for popular videos according to video server loads to immediately schedule the requests for popular videos. The performance of the proposed policy is evaluated through simulations, and is compared with that of simple piggybacking. As the result, we know that the adaptive reservation-based piggybacking provides better service probability, average waiting time and percentages saving in frames than simple piggybacking.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.229-232
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2009
Shot change detection is an important technique for effective management of video data, so detection scheme requires adaptive detection techniques to be used actually in various video. In this paper, we propose an adaptive shot change detection algorithm using the mean of feature value on variable reference blocks. Our algorithm determines shot change detection by defining adaptive threshold values with the feature value extracted from video frames and comparing the feature value and the threshold value. We obtained better detection ratio than the conventional methods maximally by 15% in the experiment with the same test sequence. We also had good detection ratio for other several methods of feature extraction and could see real-time operation of shot change detection in the hardware platform with low performance was possible by implementing it in TVUS model of HOMECAST Company. Thus, our algorithm in the paper can be useful in PMP or other portable players.
Recently, the video quality control schemes for the improvement of the QoE (Quality of Experience) of video streaming services that are based on DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), which is a standard of HTTP adaptive streaming (HAS) services, have been studied. However, the problem of the existing schemes is the degradation that is due to unnecessary quality changes because the VBR (Variable Bitrate) characteristics of the video are not considered. In this paper, we propose a SC-DASH (Segment Characteristics-based DASH) which controls the video quality based on the segment characteristics. The SC-DASH can prevent the occurrence of the unnecessary quality changes by controlling the video quality based on the size of the next segment, the segment throughput, and the buffer occupancy. The experiment results showed that the SC-DASH improves the QoE by reducing the unnecessary quality changes compared with the existing quality control schemes.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.4
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pp.175-181
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2008
This paper describes the SVC-based media adaptation system which can adapt video contents optimally to various consumption environments in an IP-based transmission scenario. As key technologies, we will present scalable video coding, SVC-based adaptive media transmission, and SVC-based adaptation signaling technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2851-2865
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2014
To improve the rate-distortion performance of distributed video compressive sensing (DVCS), the adaptive sparse basis and nonlocal similarity of video are proposed to jointly reconstruct the video signal in this paper. Due to the lack of motion information between frames and the appearance of some noises in the reference frames, the sparse dictionary, which is constructed using the examples directly extracted from the reference frames, has already not better obtained the sparse representation of the interpolated block. This paper proposes a method to construct the sparse dictionary. Firstly, the example-based data matrix is constructed by using the motion information between frames, and then the principle components analysis (PCA) is used to compute some significant principle components of data matrix. Finally, the sparse dictionary is constructed by these significant principle components. The merit of the proposed sparse dictionary is that it can not only adaptively change in terms of the spatial-temporal characteristics, but also has ability to suppress noises. Besides, considering that the sparse priors cannot preserve the edges and textures of video frames well, the nonlocal similarity regularization term has also been introduced into reconstruction model. Experimental results show that the proposed algorithm can improve the objective and subjective quality of video frame, and achieve the better rate-distortion performance of DVCS system at the cost of a certain computational complexity.
This paper describes the design and implementation of a network-adaptive N-screen game system to be used in cloud computing. The system we are considering needs to generate game video in a cloud server and transmit the video to multiple game devices over an in-home wireless network via a home game server. It is difficult to support multiple screens which have different resolutions with a single bitstream of game video. Therefore, we developed a new network-adaptive game-video extraction and transmission method using (1) scalable video coding and (2) Raptor code techniques. The simulation, conducted with real game-video, verified the efficiency of the proposed video streaming system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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