KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.6
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pp.2144-2159
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2015
CISCO VNI predicted an average annual growth rate of 66% for mobile video traffic between 2014 and 2019 and accordingly much academic research related to video streaming has been initiated. In video streaming, Adaptive Bitrate (ABR) is a streaming technique in which a source video is stored on a server at variable encoding rates and each streaming user requests the most appropriate video encoding rate considering their channel capacity. However, these days, ABR related studies are only focusing on real-time rate adaptation omitting energy efficiency though it is one of the most important requirement for mobile devices, which may cause dissatisfaction for streaming users. In this paper, we propose an energy efficient prefetching based dynamic adaptive streaming technique by considering the limited characteristics of the batteries used in mobile devices, in order to reduce the energy waste and provide a similar level of service in terms of the average video rate compared to the latest ABR streaming technique which does not consider the energy consumption. The simulation results is showing that our proposed scheme saves 65~68% of energy at the average global mobile download speed compared to the latest high performance ABR algorithm while providing similar rate adaptation performance.
The 3D-AVC standard aims at improving coding efficiency by applying new techniques for utilizing intra, inter and view predictions. 3D video scenes are rendered with existing texture video and additional depth map. The depth map comes at the expense of increased computational complexity of the encoding process. For real-time applications, reducing the complexity of 3D-AVC is very important. In this paper, we present a fast intra mode decision algorithm to reduce the complexity burden in the 3D video system. The proposed algorithm uses similarity between texture video and depth map. The best intra prediction mode of the depth map is similar to that of the corresponding texture video. The early decision algorithm can be made on the intra prediction of depth map coding by using the coded intra mode of texture video. Adaptive threshold for early termination is also proposed. Experimental results show that the proposed algorithm saves the encoding time on average 29.7% without any significant loss in terms of the bit rate or PSNR value.
The realization of Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs) has been fostered by the availability of low cost and low power CMOS devices. However, the transmission of bulk video data requires adequate bandwidth, which cannot be promised by single path communication on an intrinsically low resourced sensor network. Moreover, the distortion or artifacts in the video data and the adherence to delay threshold adds to the challenge. In this paper, we propose a two stage Quality of Service (QoS) guaranteeing scheme called Prioritized Multipath WMSN (PMW) for transmitting H.264 encoded video. Multipath selection based on QoS metrics is done in the first stage, while the second stage further prioritizes the paths for sending H.264 encoded video frames on the best available path. PMW uses two composite metrics that are comprised of hop-count, path energy, BER, and end-to-end delay. A color-coded assisted network maintenance and failure recovery scheme has also been proposed using (a) smart greedy mode, (b) walking back mode, and (c) path switchover. Moreover, feedback controlled adaptive video encoding can smartly tune the encoding parameters based on the perceived video quality. Computer simulation using OPNET validates that the proposed scheme significantly outperforms the conventional approaches on human eye perception and delay.
Kim, Jin-Soo;Kim, Jae-Gon;Seo, Kwang-Deok;Lee, Myeong-Jin
Journal of Broadcast Engineering
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v.15
no.5
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pp.642-652
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2010
Recently, DVC (Distributed Video Coding) techniques are drawing a lot of interests as one of the future research works to achieve low complexity encoding in various applications. But, due to the limited computational complexity, the performances of DVC algorithms are inferior to those of conventional international standard video coders, which use zig-zag scan, run length code, entropy code and skipped macroblock. In this paper, in order to overcome the performance limit of the DVC system, the distortion for every block is estimated when side information is found at the decoder and then we propose a new selective block encoding scheme which provides the encoder side with the motion information for the highly distorted blocks and then allows the sender to encode the motion compensated frame difference signal. Through computer simulations, it is shown that the coding efficiency of the proposed scheme reaches almost that of the conventional inter-frame coding scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.7A
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pp.1063-1075
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2000
This paper proposes an adaptive error concealment technique for compressed video. Since redundancy is extracted out during compression process, compressed video is vulnerable to errors which occur during transmission of video over error prone networks such as wireless channels and Internet. Error concealment is a process of reconstructing video out of damaged video bit stream. We proved that scalable encoding is very useful for error concealment. Analysis of experiments shows that some part of image is better concealed by using base layer information and other part of image is better concealed by using previous frame information. We developed a technique which enables to decide which methodology is more effective, adaptively, based on motion vectors and regional spatial activity. We used H.263v2 for scalable encoding, but, our approach could be applied to all DCT based video codec.
In this letter, we propose a novel bitrate control, using both Kalman and FIR filters, based on a Hamiltonian analysis with respect to the amount of bits from each macroblock, in an encoding of a general video codec such as H.264/AVC. Since the proposed bitrate control is based on the simple computation of an optimal control method based on the Hamiltonian analysis, it is not necessary to use additional computation, such as a DCT or quantization, to estimate the bits for bitrate control. As a result, the proposed algorithm can be applied to single-pass encoding and can provide sufficient encoding speed with respect to various applications, even those requiring real-time control.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.2
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pp.48-56
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2009
We propose a fast intra mode skip decision algorithm for H.264/AVC video encoding. Although newly added MB encoding algorithms based on various prediction methods increase compression ratio, they require a significant increase in the computational complexity because we calculate rate-distortion(RD) cost for all possible MB coding modes and then choose the best one. In this paper, we propose a fast mode decision algorithm based on an adaptive motion vector map(AMVM) method for H.264/AVC video encoding to reduce the processing time for the inter frame. We verify that the proposed algorithm generates generally good performances in PSNR, bit rates, and processing time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.832-854
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2019
Action recognition has been studied in computer vision field for years. We present an effective approach to recognize actions using a dimension reduction method, which is applied as a crucial step to reduce the dimensionality of feature descriptors after extracting features. We propose to use sparse matrix and randomized kd-tree to modify it and then propose modified Local Fisher Discriminant Analysis (mLFDA) method which greatly reduces the required memory and accelerate the standard Local Fisher Discriminant Analysis. For feature encoding, we propose a useful encoding method called mix encoding which combines Fisher vector encoding and locality-constrained linear coding to get the final video representations. In order to add more meaningful features to the process of action recognition, the convolutional neural network is utilized and combined with mix encoding to produce the deep network feature. Experimental results show that our algorithm is a competitive method on KTH dataset, HMDB51 dataset and UCF101 dataset when combining all these methods.
MPEG and VCEG have constituted a collaboration team called JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) and have been developing HEVC(High Efficiency Video Coding) standard. All transform coefficients in a TU(Transform Unit) have been equally quantized according to the quantization and inverse quantization method which is used in HEVC standard. Such an equal quantization is not efficient because the transformed coefficients in the TU are not eqully distributed. Furthermore, the quantized coefficients which is positioned in later scanning order cannot be efficient due to the entropy scanning method. We suggest an algorithm that transform coefficients are quantized at different values according to the position in TU considering a scanning order of entropy encoding to improve the coding efficiency. The principle of this algorithm is that quantization and inverse quantization are carried out according to the scanning order which is in accordance with the statistical characteristic of distribution of quantized transform coefficients. The proposed algorithm shows on the average of 0.34% Y BD-rate compression rate improvement.
As a demand for a new video coding standard having higher coding efficiency than the existing standards is growing, recently, MPEG and VCEG has been developing and standardizing the next-generation video coding project, named Versatile Video Coding (VVC). Many inter prediction techniques have been introduced to increase the coding efficiency, and among them, an adaptive motion vector resolution (AMVR) technique has contributed on increasing the efficiency of VVC. However, the best motion vector can only be determined by computing many rate-distortion costs, thereby increasing encoding complexity. It is necessary to reduce the complexity for real-time video broadcasting and streaming services, but it is yet an open research topic to reduce the complexity of AMVR. Therefore, in this paper, an efficient technique is proposed, which reduces the encoding complexity of AMVR. For that, the proposed method exploits a special VVC tree structure (i.e., multi-type tree structure) to accelerate the decision process of AMVR. Experiment results show that the proposed decision method reduces the encoding complexity of VVC test model by 10% with a negligible loss of coding efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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