ABSTRACT Advances och kommoditization av media generering enheter möjliggör fånga och dela av någon speciell händelse av flera deltagare. Vi föreslår ett nytt system för att samla enskilda videoströmmar (vyer) som fångas för samma händelse av flera deltagare, och kombinera dem till multi-view-videor, där tittare kan titta på händelsen från olika vinklar, tar crowdsourced media streaming till en ny immersive nivå. Det föreslagna systemet kallas Cloud-baserad multi-View Crowdsourced Streaming (CMVCS), och det levererar flera vyer av en händelse till tittare vid bästa möjliga video representation baserat på varje tittares tillgängliga bandbredd. CMVCS är ett komplext system med många forskningsutmaningar. I detta dokument fokuserar vi på resursfördelning av CMVCS-systemet. Syftet med studien är att maximera den totala tittarnöjdheten genom att tilldela tillgängliga resurser för att omkoda vyer i en optimal uppsättning representationer, med förbehåll för beräknings- och bandbreddsbegränsningar. Vi väljer video representation set för att maximera QoE med Mixed Integer Programmering. Dessutom föreslår vi en rättvist baserad representationsval (FBRS) heuristisk algoritm för att lösa resursfördelningsproblemet på ett effektivt sätt. Vi jämför våra resultat med optimala och Top-N-strategier. Simuleringsresultaten visar att FBRS genererar nära optimala resultat och överträffar topp-N-policyn, som används av ett storskaligt system (Twitch). Moln, crowdsourcing, multi-view video, QoE, resursfördelning.  INDEXTERMER
På liknande sätt, Bilal et al. REF föreslog ett generiskt ramverk för crowdsourced live-videoströmning, nämligen molnbaserad multi-View Crowdsourced Streaming (CMVCS).
Crowdsourced Multi-View Live Video Streaming using Cloud Computing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}