Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

1 2024

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wykrywanie trudnych do kompresji sekwencji wideo na podstawie obiektywnych metryk jakości

100%

Korus F. , Juszka D. , Grega M. , Leszczuk M. , Suchoń M.

tom nr 4

405--408

Serwisy strumieniowania wideo odpowiadają za 82% całego ruchu IP (dane na rok 2022 według Cisco). Netflix, TikTok, YouTube czy Twitch, zyskują popularność, przyciągając zarówno uwagę fanów filmów i seriali, jak i miłośników gier komputerowych. Jednak, kompresja materiałów wideo generowanych podczas wydarzeń e-sportowych staje się wyzwaniem, nawet dla zaawansowanych kodeków. Badania oparte na metrykach jakości wideo ujawniają te trudności, co pozwoliło opracować model uczenia maszynowego do oceny trudności kompresji.

Video streaming services account for 82% of all IP traffic (as of 2022, according to Cisco). Netflix, Tik-Tok, YouTube and Twitch are gaining popularity, attracting the attention of both fans of films and series, as well as computer game enthusiasts. However, compressing video content generated during e-sports events becomes a challenge, even for advanced video codecs. Research based on video quality metrics reveals these difficulties. As a result, a machine learning model was developed to assess compression difficulty.