Compensation de la latence Glass-to-Glass ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Compensation de la latence Glass-to-Glass via extrapolation du flux vidéo : faisabilité et cas d'usage
Auteur(s) :
Kanj, Hind [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Trioux, Anthony [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Cagnazzo, Marco [Auteur]
Département Images, Données, Signal [IDS]
Multimédia [MM]
Coudoux, Francois-Xavier [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Corlay, Patrick [Auteur]
COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Kieffer, Michel [Auteur]
Laboratoire des signaux et systèmes [L2S]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Trioux, Anthony [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Cagnazzo, Marco [Auteur]
Département Images, Données, Signal [IDS]
Multimédia [MM]
Coudoux, Francois-Xavier [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Corlay, Patrick [Auteur]

COMmunications NUMériques - IEMN [COMNUM - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Kieffer, Michel [Auteur]
Laboratoire des signaux et systèmes [L2S]
Titre de la manifestation scientifique :
GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images
Ville :
Grenoble
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2023-08-28
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Multimédia [cs.MM]
Informatique [cs]/Réseaux et télécommunications [cs.NI]
Physique [physics]
Sciences de l'ingénieur [physics]
Informatique [cs]/Réseaux et télécommunications [cs.NI]
Physique [physics]
Sciences de l'ingénieur [physics]
Résumé :
Les applications telles que la télé-conduite et la téléprésence reposant sur des services vidéo doivent garantir une interaction en temps réel avec une qualité d'expérience satisfaisante. La réduction du délai G2G ...
Lire la suite >Les applications telles que la télé-conduite et la téléprésence reposant sur des services vidéo doivent garantir une interaction en temps réel avec une qualité d'expérience satisfaisante. La réduction du délai G2G (Glass-to-Glass), c'est à dire le délai entre l'acquisition et l'affichage d'une image sur un terminal distant, est essentielle pour ces applications. L'extrapolation d'images vidéo basée sur l'apprentissage profond a récemment été considérée pour réduire le délai G2G. Dans cet article, nous examinons l'efficacité de cette technique pour réduire la latence globale dans un système de transmission vidéo point à point. L'objectif est de déterminer le domaine de fonctionnement, les avantages et les inconvénients de cette approche. Pour cela, nous comparons le compromis latence-qualité pour deux méthodes de compensation de latence : la réduction du débit de codage et l'extrapolation. Les résultats montrent que les méthodes d'extrapolation peuvent fournir une réduction significative du délai G2G avec une perte de qualité acceptable, surtout pour les applications avec des contenus vidéo à faible information temporelle.Lire moins >
Lire la suite >Les applications telles que la télé-conduite et la téléprésence reposant sur des services vidéo doivent garantir une interaction en temps réel avec une qualité d'expérience satisfaisante. La réduction du délai G2G (Glass-to-Glass), c'est à dire le délai entre l'acquisition et l'affichage d'une image sur un terminal distant, est essentielle pour ces applications. L'extrapolation d'images vidéo basée sur l'apprentissage profond a récemment été considérée pour réduire le délai G2G. Dans cet article, nous examinons l'efficacité de cette technique pour réduire la latence globale dans un système de transmission vidéo point à point. L'objectif est de déterminer le domaine de fonctionnement, les avantages et les inconvénients de cette approche. Pour cela, nous comparons le compromis latence-qualité pour deux méthodes de compensation de latence : la réduction du débit de codage et l'extrapolation. Les résultats montrent que les méthodes d'extrapolation peuvent fournir une réduction significative du délai G2G avec une perte de qualité acceptable, surtout pour les applications avec des contenus vidéo à faible information temporelle.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Projet ANR :
Source :
Fichiers
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