Έμβλημα Πολυτεχνείου Κρήτης
Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Facebook  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Instagram  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Twitter  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο YouTube   Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Linkedin

Νέα / Ανακοινώσεις / Συζητήσεις

Παρουσίαση Μεταπτυχιακής Εργασίας κα. Καλαμπόγια Αθηνάς - Σχολή ΗΜΜΥ

  • Συντάχθηκε 10-03-2017 09:09 από Esthir Gelasaki Πληροφορίες σύνταξης

    Email συντάκτη: egelasaki<στο>tuc.gr

    Ενημερώθηκε: -

    Ιδιότητα: υπάλληλος.

    ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
    Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
    Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών

    ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ

    ΑΘΗΝΑ ΚΑΛΑΜΠΟΓΙΑ

    με θέμα

    MPEG-4, H.264 and H.265 Video Bandwidth Prediction via Markovian Models and Simulated Annealing

    Εξεταστική Επιτροπή

    Αναπληρωτής Καθηγητής Πολυχρόνης Κουτσάκης (επιβλέπων)
    Καθηγητής Μιχαήλ Πατεράκης
    Αναπληρωτής Καθηγητής Μιχαήλ Λαγουδάκης


    Abstract
    The explosive growth of multimedia applications renders the efficiency of network resource allocation a problem of major importance. The burstiness of video traffic, in particular, calls for traffic control solutions that will help prevent significant packet losses. Such losses can lead to unacceptable Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE) to users. In this work, we focus on a large variety of MPEG-4,H.264 and H.265-encoded video traces with different GoP patterns. Different versions of each trace, in low, medium and high quality have been used in our study. We evaluated the accuracy of an existing video traffic prediction approach for the size of B-frames and tested some variants of it . We implemented the metaheuristic technique of Simulated Annealing to predict the size of B-frames, and compared the new results against the the approach from the literature. We propose a new Markovian model that predicts B-frames’ sizes with significantly higher accuracy .B-frame size prediction can be used in order to reduce bandwidth requirements and smoothen the encoded video stream, by selective B-frame dropping, when the model predicts larger upcoming B-frame traffic than the network can handle.




    Τόπος: Λ - Κτίριο Επιστημών/ΗΜΜΥ, 2042
    Έναρξη: 13/03/2017 12:00
    Λήξη: 13/03/2017 13:00

© Πολυτεχνείο Κρήτης 2012