HSMF-Net:没入テレプレゼンスとオンデマンド360度ビデオのためのセマンティックビューポート予測【JST・京大機械翻訳】

Aykut Tamay; Guelezyuez Basak; Girod Bernd; Steinbach Eckehard

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204349120789 整理番号：22P0189136

HSMF-Net:没入テレプレゼンスとオンデマンド360度ビデオのためのセマンティックビューポート予測【JST・京大機械翻訳】

HSMF-Net: Semantic Viewport Prediction for Immersive Telepresence and On-Demand 360-degree Video

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発行年： 2020年09月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

没入型テレプレゼンスシステムの受容は,遠隔環境に存在する実際の感覚を局所人間ユーザに媒介する時に存在する待ち時間によって妨げられる。ユーザのego-motionと視覚応答の間の不一致は,運動障害の出現を引き起こす。ビューポートまたはヘッド運動(HM)予測技術は,ユーザと遠隔サイトの間の顕著な遅延を補償する際に重要な役割を果たす。著者らは,遅い融合方式で,過去のHM軌跡をシーン意味論と融合する深層学習ベースのビューポート予測パラダイムを提示する。実際のHMプロファイルを用いて,提案した方法を評価した。99.99%の高い平均補償率が得られ,最先端技術より明らかに優れている。オンデマンド360度ビデオストリーミングフレームワークを提示して,その一般的妥当性を証明した。提案方法は,著しく低い伝送速度を必要とする間,知覚されたビデオ品質を増加させる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , ロボットの設計・製造・構造要素

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