講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-10-19 09:30
主観画質を考慮したインターネット動画配信のための動画像圧縮符号化 ○坂本悠輔・竹内 健・雑賀新太郎・長島達也・程 正雪・金井謙治・甲藤二郎(早大)・Kaijin Wei・Ju Zengwei・Xu Wei(華為技術) IE2018-44 |
抄録 |
(和) |
近年急速な発達を遂げているインターネット動画配信サービスにおける重要課題の一つとして,ユーザーの視聴環境に応じた画質の最大化が挙げられる.MPEG-DASHに代表される配信法においては,符号化の際に用いるビットレートと解像度の組をどのように設定するかが重要となる.本稿では,主観画質評価指標の一つであるJNDの推定器を作成,使用して動画像の内容から主観画質を推定し,ビットレートと解像度の組を動的に決定する手法を提案する.また実験により,提案手法は従来の固定されたビットレートと解像度の組を用いるよりも同等の画質を保ちつつ大幅にビットレートを削減できることを示す. |
(英) |
In video streaming on the Internet, getting a good encoding recipe (i.e. bitrate-resolution pairs) is a main problem to deliver the highest quality video streams. By using multiple bitrate/resolution encoding like MPEG-DASH, video streaming services can deliver the best video stream to a client, under the conditions of the client’s available bandwidth and viewing device capability. However, conventional fixed encoding recipes (i.e. resolution-bitrate pairs) suffer from many problems, such as improper resolution selection and stream redundancy. To avoid these problems, we propose a novel video coding method, which generates multiple representations with constant Just-Noticeable Difference (JND) interval, using a JND scale estimator which we developed with Support Vector Regression (SVR). Experimental results confirm that our proposed method can achieve better rate-JND characteristics than conventional fixed recipe. |
キーワード |
(和) |
Adaptive Video Coding / Just-Noticeable Difference / 主観画質 / 機械学習 / MPEG-DASH / / / |
(英) |
Adaptive Video Coding / Just-Noticeable Difference / Perceptual Video Quality / Machine Learning / MPEG-DASH / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 259, IE2018-44, pp. 1-6, 2018年10月. |
資料番号 |
IE2018-44 |
発行日 |
2018-10-12 (IE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
IE2018-44 |