論文の概要: Toward Accessible and Safe Live Streaming Using Distributed Content Filtering with MoQ
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08990v1
- Date: Tue, 13 May 2025 22:00:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.305134
- Title: Toward Accessible and Safe Live Streaming Using Distributed Content Filtering with MoQ
- Title(参考訳): MoQを用いた分散コンテンツフィルタリングによるアクセシビリティと安全なライブストリーミングに向けて
- Authors: Andrew C. Freeman,
- Abstract要約: ライブビデオストリーミングはソーシャルメディアプラットフォームでますます人気がある。
ライブストリーミングは、分析と配信の両方のレイテンシを制限する。
本稿では,リアルタイムなコンテンツモデレーションを実現するためのメディアオーバーQUICトランスポートプロトコルの拡張について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8158530638728501
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Live video streaming is increasingly popular on social media platforms. With the growth of live streaming comes an increased need for robust content moderation to remove dangerous, illegal, or otherwise objectionable content. Whereas video on demand distribution enables offline content analysis, live streaming imposes restrictions on latency for both analysis and distribution. In this paper, we present extensions to the in-progress Media Over QUIC Transport protocol that enable real-time content moderation in one-to-many video live streams. Importantly, our solution removes only the video segments that contain objectionable content, allowing playback resumption as soon as the stream conforms to content policies again. Content analysis tasks may be transparently distributed to arbitrary client devices. We implement and evaluate our system in the context of light strobe removal for photosensitive viewers, finding that streaming clients experience an increased latency of only one group-of-pictures duration.
- Abstract(参考訳): ライブビデオストリーミングはソーシャルメディアプラットフォームでますます人気がある。
ライブストリーミングが成長するにつれ、危険なコンテンツや違法なコンテンツ、その他の不快なコンテンツを削除するための堅牢なコンテンツモデレーションの必要性が高まっている。
ビデオオンデマンド配信はオフラインのコンテンツ分析を可能にするが、ライブストリーミングは分析と配信の両方の遅延を制限する。
本稿では,1対多のビデオライブストリームにおけるリアルタイムコンテンツモデレーションを可能にする,メディアオーバーQUICトランスポートプロトコルの拡張について述べる。
重要なことは、当社のソリューションは、好ましくないコンテンツを含むビデオセグメントのみを削除し、ストリームがコンテンツポリシーに再び準拠すると、再生の再開を可能にします。
コンテンツ分析タスクは、任意のクライアントデバイスに透過的に分散することができる。
感光性視聴者に対する光ストロボ除去の文脈において,本システムを実装,評価し,ストリーミングクライアントが1つのグループ・オブ・ピクチャ期間の遅延を経験することを発見した。
関連論文リスト
- TimeChat-Online: 80% Visual Tokens are Naturally Redundant in Streaming Videos [47.91239059703758]
TimeChat-Onlineは、リアルタイムビデオインタラクションに革命をもたらすオンラインビデオLLMである。
我々の微分トークンドロップ(DTD)モジュールは、ストリーミングビデオにおける視覚的冗長性の課題に対処します。
実験により、DTDはビデオトークンの82.8%の削減を実現し、StreamingBenchでは98%のパフォーマンスを維持した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-24T07:59:46Z) - Delayed takedown of illegal content on social media makes moderation ineffective [4.4134057281132195]
本研究は、違法コンテンツ削除のタイムラインと、その頻度、到達度、ソーシャルメディアへの露出との関係をモデル化する。
DSAトランスペアレンシーデータベースの実証データを用いて違法コンテンツ拡散をシミュレーションすることにより、迅速な削除(数時間以内)が違法コンテンツ拡散と露出を著しく減少させることを示した。
これらの発見は、コンテンツ削除のための厳格な削除期限をサポートするが、そのような期限は、違法なコンテンツの特定の遅れに対処することができず、コンテンツモデレーションの品質に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-12T23:16:39Z) - Implementing an Optimized and Secured Multimedia Streaming Protocol in a Participatory Sensing Scenario [0.0]
クラウドセンシングは、複数のユーザー間で共有ビデオコンテンツに関する情報をネットワーク上で分配することができる。
クラウドセンシングは、データの機密性、完全性、可用性を確保するために考慮しなければならないいくつかのセキュリティ制約を導入する。
本稿では,クラウドセンシングネットワーク上でのデータストリーミングを確保するために,対称AES-CTR暗号ベースのプロトコルの使用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T07:35:53Z) - Flash-VStream: Memory-Based Real-Time Understanding for Long Video Streams [78.72965584414368]
人間の記憶機構をシミュレートしたビデオ言語モデルFlash-VStreamを提案する。
既存のモデルと比較して、Flash-VStreamは遅延推論とVRAM消費の大幅な削減を実現している。
本稿では,オンライン動画ストリーミング理解に特化して設計された質問応答ベンチマークであるVStream-QAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T11:07:55Z) - VADER: Video Alignment Differencing and Retrieval [70.88247176534426]
VADERは、堅牢なビジュアル記述子と、チャンクされたビデオコンテンツに対するスケーラブルな検索を使用して、部分的なビデオフラグメントを候補ビデオにマッチし、調整する。
時空間コンパレータモジュールは、コンテンツ間の操作の領域を識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T11:50:44Z) - LiveSeg: Unsupervised Multimodal Temporal Segmentation of Long
Livestream Videos [82.48910259277984]
ライブストリームのチュートリアルビデオは通常数時間、録画され、ライブセッションの直後に直接インターネットにアップロードされるため、他の人がすぐに追いつくのが難しくなる。
アウトラインは有益なソリューションであり、トピックに応じてビデオが時間的にセグメント化される必要がある。
我々は、異なるドメインのマルチモーダル機能を生かした、教師なしのLivestreamビデオテンポラルソリューションLiveSegを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T00:08:17Z) - Modeling Live Video Streaming: Real-Time Classification, QoE Inference,
and Field Evaluation [1.4353812560047186]
ReCLiveは、ネットワークレベルの挙動特性に基づいたライブビデオ検出およびQoE計測のための機械学習手法である。
TwitchとYouTubeの約23,000のビデオストリームを分析し、ライブとオンデマンドのストリーミングを区別するトラフィックプロファイルの重要な特徴を特定します。
私たちのソリューションは、ISPにライブビデオストリームの細かい可視性を提供し、ユーザエクスペリエンスの測定と改善を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-05T17:53:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。