論文の概要: Viewport Prediction for Volumetric Video Streaming by Exploring Video Saliency and Trajectory Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16462v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 03:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 20:24:35.857504
• Title: Viewport Prediction for Volumetric Video Streaming by Exploring Video Saliency and Trajectory Information
• Title（参考訳）: ビデオサリエンシーと軌道情報の探索によるボリュームビデオストリーミングのビューポート予測
• Authors: Jie Li, Zhixin Li, Zhi Liu, Pengyuan Zhou, Richang Hong, Qiyue Li, Han Hu
• Abstract要約: 本稿では,Saliency and Trajectory Viewport Prediction (STVP) という新しいアプローチを提案し,提案する。 ボリュームビデオストリーミングにおけるビューポート予測の精度の向上を目的としている。 特に,計算複雑性を低減するために,新しいサンプリング手法であるUniform Random Smpling (URS)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.58418762780673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Volumetric video, also known as hologram video, is a novel medium that portrays natural content in Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and Mixed Reality (MR). It is expected to be the next-gen video technology and a prevalent use case for 5G and beyond wireless communication. Considering that each user typically only watches a section of the volumetric video, known as the viewport, it is essential to have precise viewport prediction for optimal performance. However, research on this topic is still in its infancy. In the end, this paper presents and proposes a novel approach, named Saliency and Trajectory Viewport Prediction (STVP), which aims to improve the precision of viewport prediction in volumetric video streaming. The STVP extensively utilizes video saliency information and viewport trajectory. To our knowledge, this is the first comprehensive study of viewport prediction in volumetric video streaming. In particular, we introduce a novel sampling method, Uniform Random Sampling (URS), to reduce computational complexity while still preserving video features in an efficient manner. Then we present a saliency detection technique that incorporates both spatial and temporal information for detecting static, dynamic geometric, and color salient regions. Finally, we intelligently fuse saliency and trajectory information to achieve more accurate viewport prediction. We conduct extensive simulations to evaluate the effectiveness of our proposed viewport prediction methods using state-of-the-art volumetric video sequences. The experimental results show the superiority of the proposed method over existing schemes. The dataset and source code will be publicly accessible after acceptance.
• Abstract（参考訳）: ボリュームビデオ(英: volumetric video)またはホログラムビデオ(英: hologram video)は、仮想現実(vr)、拡張現実(ar)、混合現実(mr)の自然コンテンツを描写する新しい媒体である。 次世代のビデオ技術であり、5Gや無線通信以上の用途が想定されている。 各ユーザが通常、ビューポートと呼ばれるボリュームビデオのセクションのみを視聴するので、最適なパフォーマンスのために正確なビューポート予測を行うことが不可欠である。 しかし、この話題の研究はまだ初期段階にある。 最後に,ボリュームビデオストリーミングにおけるビューポート予測の精度向上を目的とした,Saliency and Trajectory Viewport Prediction (STVP) という新しい手法を提案し,提案する。 STVPはビデオサリエンシ情報とビューポート軌跡を広範囲に活用する。 私たちの知る限り、これはボリュームビデオストリーミングにおけるviewport予測に関する最初の包括的な研究である。 特に,一様ランダムサンプリング(URS)という新しいサンプリング手法を導入し,ビデオの特徴を効率的に保存しながら,計算複雑性を低減した。 次に,静的,動的幾何学的,カラーサルエント領域を検出するために,空間情報と時間情報の両方を組み込んだサルエンシー検出手法を提案する。 最後に、我々はより正確なビューポート予測を実現するために、精度と軌道情報をインテリジェントに融合する。 我々は,最先端のボリュームビデオシーケンスを用いたビューポート予測手法の有効性を評価するために,広範囲なシミュレーションを行った。 実験の結果,提案手法が既存手法よりも優れていることがわかった。 データセットとソースコードは、受理後に公開アクセスされる。

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