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早稲田大学
甲藤 二郎
教授
機関別共同研究
Discovery Saga
論文分野別Discovery Saga
研究テーマDiscovery Saga
協賛企業
共同研究先:Hiroshima University
Academic
共同研究数 2
Article
2019 1 1
IEEE : Institute of Electrical and Electronics Engineers
Evaluation of throughput prediction for adaptive bitrate control using trace-based emulation
(Last author)
トレースベースエミュレーションを用いた適応的ビットレート制御のためのスループット予測手法の評価
Bo Wei, Hang Song, Shangguang Wang, Kenji Kanai, Jiro Katto
IEEE Access
【抄録】
Dynamic adaptive video streaming over HTTP (DASH) is widely studied and has been adopted in modern video players to ensure user quality of experience (QoE). In DASH, adaptive bitrate control is a key part whose ultimate goal is to maximize video bitrate while minimizing rebuffering. Throughput prediction plays an important role in helping select the proper video bitrate dynamically. In this paper, we studied the influence of throughput prediction on adaptive video streaming. Because the real-world network is dynamic, different methods need to be tested with large-scale deployments and analyzed statistically. However, this is difficult in academic research. Therefore, we established a reproducible trace-based emulation environment, which enables us to compare different methods quantitatively under the artificially same condition, with limited experiments. The throughput prediction methods are implemented into DASH to evaluate the effect on QoE for video streaming. The results indicate that the prediction method using long short-term memory (LSTM) performs better than the other methods. However, throughput prediction alone is not enough to ensure high QoE. To further improve the QoE, we proposed the decision map method (DMM), where the buffer occupancy is also incorporated to make a selection. By using this decision map, the choice of bitrate can be smarter than that when only prediction information is used. The total QoE is further improved by 32.1% in the ferry trace, which shows the effectiveness of DMM in further improving the performance of throughput prediction in adaptive bitrate control. © 2013 IEEE.
【抄録日本語訳】
Dynamic adaptive video streaming over HTTP (DASH) は広く研究されており、ユーザーの体感品質 (QoE) を確保するため、最新のビデオプレーヤーに採用されています。DASHでは、アダプティブ・ビットレート・コントロールは、リバッファリングを最小限に抑えながらビデオビットレートを最大化することを最終目的とした重要な部分です。スループット予測は、適切なビデオビットレートを動的に選択するために重要な役割を果たします。本論文では、スループット予測が適応的なビデオストリーミングに与える影響について研究した。実世界のネットワークは動的であるため、様々な手法を大規模な展開でテストし、統計的に分析する必要があります。しかし、これは学術的な研究において困難である。そこで、我々は再現性のあるトレースベースのエミュレーション環境を構築し、限られた実験により、人工的に同じ条件下で異なる手法を定量的に比較することを可能にした。スループット予測手法をDASHに実装し、ビデオストリーミングのQoEへの影響を評価した。その結果、LSTM(Long Short Memory)を用いた予測手法が、他の手法よりも高いパフォーマンスを示すことが分かりました。しかし、スループット予測だけでは、高いQoEを確保することはできません。そこで、さらにQoEを向上させるために、バッファ占有率も組み込んで選択を行うデシジョンマップ法(DMM)を提案しました。このデシジョンマップを用いることで、予測情報のみを用いた場合よりもスマートなビットレートの選択が可能となります。フェリートレースでは、トータルQoEがさらに32.1%向上しており、適応ビットレート制御におけるスループット予測の性能をさらに向上させるDMMの有効性を示しています。© 2013 IEEE.
Article
2015
Institute of Image Information and Television Engineers
A study on motion estimation using block matching for spatially periodic patterns
空間的周期性パターンに対するブロックマッチングを用いた動き推定に関する研究
Jun Ichi Kimura, Naohisa Komatsu, Jiro Katto, Mei Kodama
ITE Transactions on Media Technology and Applications
【抄録】
An accurate (reliable) motion estimation (ME) algorithm using block matching for sequences including spatially periodic patterns is proposed and evaluated in comparison to conventional algorithms. Mismatch between accurate motion vectors (MVs) and MVs obtained by block matching (BM) which minimizes BM distortion is evaluated. BM distortion caused by MV sampling error (DVSE), which causes ME errors, is discovered. A new ME algorithm which uses the maximum value of DVSE (maxDVSE) is proposed. As for the proposed algorithm, maxDVSE is calculated for each block as a threshold of accurate vector candidates, and all candidate vectors for each block in a frame are stored. Accurate vectors are selected from the candidate vectors by finding so-called "anchor vectors" (namely, vectors at a unique point on spatially periodic patterns). The MVs are selected in a process starting from one block and propagated to neighboring blocks. Simulations are performed and the results show that average precision of the proposed ME algorithm is 98.9%, which is superior to that of other conventional algorithms. © 2015 by ITE Transactions on Media Technology and Applications (MTA).
【抄録日本語訳】
空間的に周期的なパターンを含むシーケンスに対して、ブロックマッチングを用いた正確な(信頼性の高い)動き推定(ME)アルゴリズムを提案し、従来のアルゴリズムと比較して評価した。ブロックマッチングにより得られる動きベクトル(MV)と、BM歪みを最小化したMVの不一致を評価する。MEエラーの原因となるMVサンプリングエラー(DVSE)によるBM歪みを発見した。DVSEの最大値(maxDVSE)を用いた新しいMEアルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムでは、ブロック毎にmaxDVSEを正確なベクトル候補の閾値として算出し、フレーム内の各ブロックの全ベクトル候補を記憶する。この候補ベクトルから、いわゆるアンカーベクトル(空間的に周期的なパターン上の特異点におけるベクトル)を見つけることで、正確なベクトルを選択する。MVは、あるブロックから始まり、隣接するブロックに伝播していく過程で選択される。シミュレーションを行い、提案するMEアルゴリズムの平均精度は98.9%であり、他の従来アルゴリズムと比較して優れていることを示す。© 2015 by ITE Transactions on Media Technology and Applications (MTA).