Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.4
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pp.240-245
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2016
Scalable video streaming over wireless networks has many challenges. The most significant challenge is related to packet loss. To overcome this problem, in this paper, we propose an unequal loss protection (ULP) method using a new forward error correction (FEC) mechanism for robust scalable video streaming over wireless networks. For an efficient FEC assignment considering video quality, we first introduce a simple and efficient performance metric, the layer-based recovery rate (LRR), for quantifying the unequal error propagation effects of the temporal and quality layers on the basis of packet losses. LRR is based on the unequal importance in both the temporal and the quality layers of a hierarchical scalable video coding structure. Then, the proposed ULP-LRR method assigns an appropriate number of FEC packets on the basis of the LRR to protect the video layers against packet lossy network environments. Compared with conventional ULP algorithms, the proposed ULP-LRR algorithm demonstrates a higher performance for various error-prone wireless channel statuses.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.3C
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pp.408-418
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2004
In this paper, we propose a novel scalable video coding algorithm based on adaptively weighted multiple reference frame method. To improve the coding efficiency in the enhancement layer, the enhancement frame is predicted by the sum of adaptively weighted double motion compensated frames in the enhancement layer and the current frame in the base layer, according to the input video characteristics. By employing adaptive reference selection scheme at the decoder, the proposed method reduce the drift problem significantly. From the experimental results, the proposed algorithm shows more than 1.0 ㏈ PSNR improvement, compared with the conventional scalable H.263+ for various packet loss rate channel conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.288-301
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2017
In this paper, we propose an optimized algorithm for texture classification by computing a completed modeling of the local binary pattern (CLBP) instead of the traditional LBP of a scalable block size in an image. First, we show that the CLBP descriptor is a better representative than LBP by extracting more information from an image. Second, the CLBP features of scalable block size of an image has an adaptive capability in representing both gross and detailed features of an image and thus it is suitable for image texture classification. This paper successfully implements a machine learning scheme by applying the CLBP features of a scalable size to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The proposed scheme has been evaluated on Outex and CUReT databases, and the evaluation result shows that the proposed approach achieves an improved recognition rate compared to the previous research results.
Transmission of video over Internet or wireless network requires coded stream capable of adapting to dynamic network conditions instantly. To meet this requirement, various scalable video coding schemes have been developed, among which the Scalable Video Coding (SVC) extension of the H.264/AVC is the most recent one. In comparison with the scalable profiles of previous video coding standards, the SVC achieves significant improvement on coding efficiency performance. For adapting to dynamic network bandwidth, the SVC employs inter-layer switching between different temporal, spatial or/and fidelity layers, which is currently supported with instantaneous decoding refresh (IDR) access unit. However, for real-time adaptability, the SVC has to frequently employ the IDR picture, which dramatically decreases the coding efficiency. Therefore, an extension of SP picture from the AVC to the SVC for an efficient inter-layer switching is investigated and presented in this paper. Simulations regarding the adaptability to dynamic network bandwidth are implemented. Results of experiment show that the SP picture added SVC provides an average 1.2 dB PSNR enhancement over the current SVC while providing similar adaptive functionality.
This paper Introduces a new scanning method for network-adaptive scalable streaming video coding methodologies such as the MPEG-4 Fine Granular Scalable (FGS) Coding. Proposed scanning method can guarantee the subjectively improved picture quality of the region of the interest in the decoded video by managing the image information of that interested region to be encoded and transmitted most-preferentially, and also to be decoded most-preferentially. Proposed scanning method can lead the FGS coding method to achieve improved picture quality, in about 1dB ~ 3dB better, especially on the region of interest.
In this paper, we propose a scalable audio coder, which has a variable bandwidth from the narrowband speech bandwidth to the audio bandwidth and also has a bit-rate from 8 to 320 kbits/s, in order to cope with the quality of service(QoS) according to the network load. First of all, the proposed scalable coder splits bandwidth of the input audio into narrowband up to around 4 kHz and above. Next, the narrowband signals are compressed by a speech coding method compatible to an existing standard speech coder such as G.729, and the other signals whose bandwidth is above the narrowband are compressed on the basis of a psychoacoustic model. It is shown from the objective quality tests using the signal-to-noise ratio(SNR) and the perceptual evaluation of audio quality(PEAQ) that the proposed scalable audio coder provides a comparable quality to the MPEG-1 Layer III (MP3) audio coder.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.1
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pp.157-176
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2011
An interest-based P2P constructs the peer connections based on similarities for efficient search of resources. A clustering technique using peer similarities as data is an effective approach to group the most relevant peers. However, the separation of groups produced from clustering lowers the scalability of a P2P network. Moreover, the interest-based approach is only concerned with user-level grouping where topology-awareness on the physical network is not considered. This paper proposes an efficient scalable search for the interest-based P2P system. A scalable multi-ring (SMR) based on fuzzy clustering handles the grouping of relevant peers and the proposed scalable search utilizes the SMR for scalability of peer queries. In forming the multi-ring, a minimized route function is used to determine the shortest route to connect peers on the physical network. Performance evaluation showed that the SMR acquired an accurate peer grouping and improved the connectivity rate of the P2P network. Also, the proposed scalable search was efficient in finding more replicated files throughout the peer network compared to other traditional P2P approaches.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.4
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pp.13-21
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2022
Recently, in wireless video sensor networks(WVSN), various schemes for efficient video data transmission have been studied. In this paper, a layer based cooperative relaying(LCR) algorithm is proposed for minimizing scalable video transmission distortion from packet loss in WVSN. The proposed LCR algorithm consists of two modules. In the first step, a parameter based error propagation metric is proposed to predict the effect of each scalable layer on video quality degradation at low complexity. In the second step, a layer-based cooperative relay algorithm is proposed to minimize distortion due to packet loss using the proposed error propagation metric and channel information of the video sensor node and relay node. In the experiment, the proposed algorithm showed that the improvement of peak signal-to-noise ratio (PSNR) in various channel environments, compared to the previous algorithm(Energy based Cooperative Relaying, ECR) without considering the metric of error propagation.The proposed LCR algorithm minimizes video quality degradation from packet loss using both the channel information of relaying node and the amount of layer based error propagation in scalable video.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.83-85
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1998
컴퓨터 하드웨어 기술의 발달은 물론 고속 통신 기술의 발달로 컴퓨터의 사용분야가 단순 계산에서 멀티미디어를 사용하는 VOD 서버 기술을 필요로 하게 되고 경제적이면 효율적으로 멀티미디어 데이터를 다루는 기술이 요구되면서 서버의 확장성과 원활한 데이터 서비스가 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 초고속 통신망에 기반한 SAN(System Area Network)에 기반한 클러스터링 시스템을 제안하여 최대한 대역폭을 이용한 병렬 I/O를 통하여 SAN 상에 입출력 성능의 개선할 수 있는 Scalable VOD 서버를 제안하여 구현 성능 평가 하혀 한다.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.4
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pp.175-181
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2008
This paper describes the SVC-based media adaptation system which can adapt video contents optimally to various consumption environments in an IP-based transmission scenario. As key technologies, we will present scalable video coding, SVC-based adaptive media transmission, and SVC-based adaptation signaling technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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