Abstract-I detta dokument föreslår vi en generaliserad linjär modell för videopaket förlust synlighet som är tillämplig på olika grupper av bilder strukturer. Vi utvecklar modellen med hjälp av tre subjektiva experiment dataset som spänner över olika kodningsstandarder (H.264 och MPEG-2), grupp-av-bildstrukturer, och dekoder fel dölja val. Vi betraktar faktorer inte bara inom ett paket, utan också i dess närhet, för att redogöra för möjliga tids- och rumsliga maskeringseffekter. Vi upptäcker att faktorerna för scensnitt, kamerarörelse och referensavstånd är mycket viktiga för paketförlustens synlighet. Vi tillämpar vår synlighetsmodell för paketprioritering för en videoström; när nätverket blir överbelastat på en mellanliggande router, kan routern bestämma vilka paket som ska tappas så att den visuella kvaliteten på videon är minimalt påverkad. För att visa effektiviteten i vår synlighetsmodell och dess motsvarande paketprioriteringsmetod görs experiment för att jämföra vår perceptuella kvalitetsbaserade paketprioriteringsmetod med befintliga Drop-Tail- och Hint-Track-inspirerade kumulativa MSE-baserade prioriteringsmetoder. Resultatet visar att vår prioriteringsmetod producerar videor av högre perceptuell kvalitet för olika nätverksförhållanden och bildgrupper. Vår modell utvecklades med hjälp av data från videor med hög kodningshastighet, och utformade för högkvalitativ video som transporteras över ett mestadels pålitligt nätverk, men experimenten visar att modellen är tillämplig på olika kodningshastigheter. Index Villkor-Packet släppa policy, paket förlust, perceptuell videokvalitet, videokodning, synlighet modell.
I REF föreslås en generaliserad linjär modell för videopaket förlust synbarhet modellering med hänsyn till faktorer inom ett paket och dess tidsmässiga och rumsliga närhet för att fånga tids- och rumsliga förvrängningar.
A Versatile Model for Packet Loss Visibility and its Application to Packet Prioritization
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}