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Etude comparative des méthodes de prédiction de l'échelle de débit basées sur l'apprentissage pour le streaming vidéo adaptatif
Ahmed Telili  1@  , Wassim Hamidouche  2@  , Sid Ahmed Fezza  3@  , Luce Morin  4@  
1 : Institut National des Sciences Appliquées - Rennes
Univ. Rennes, INSA Rennes, ISCR CNRS, (Institut des Sciences Chimiques de Rennes), UMR 6226, Université de Rennes 1
2 : Institut National des Sciences Appliquées - Rennes
Univ Rennes, INSA Rennes, CNRS
3 : National Higher School of Telecommunications and ICT
4 : Institut National des Sciences Appliquées - Rennes
Institut National des Sciences Appliquées, Univ Rennes, INSA Rennes, CNRS

Le streaming adaptative HTTP (HAS) est de plus en plus utilisé dans les services de streaming vidéo, permettant une transition dynamique entre différentes qualités de flux grâce à l'échelle du débit, qui fournit une table de correspondance entre le débit cible et les différentes résolutions vidéo possibles. Plusieurs approches existent pour construire cette échelle, allant de la méthode simple et statique "one-size-fits-all" à celle basée sur un codage exhaustif pour chaque résolution sur une large plage de débit. Des méthodes d'apprentissage automatique ont été proposées pour prédire l'échelle sans nécessiter un codage exhaustif et coûteux. Cet article étudie différentes approches de prédiction de l'échelle en fonction du contenu. Les résultats, basés sur 200 vidéos compressées en HEVC, montrent que la méthode la plus efficace prédit l'échelle avec une perte minimale de débit (BD-BR de 1,43 %) comparée à l'approche exhaustive.


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