Publikation: Efficient Content-Adaptive Feature-Base...
Stammdaten
Titel: | Efficient Content-Adaptive Feature-Based Shot Detection for HTTP Adaptive Streaming |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | Video delivery over the Internet has been becoming a commodity in recent years, owing to the widespread use of Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH). The DASH specification defines a hierarchical data model for Media Presentation Descriptions (MPDs) in terms of segments. This paper focuses on segmenting video into multiple shots for encoding in Video on Demand (VoD) HTTP Adaptive Streaming (HAS) applications. Therefore, we propose a novel Discrete Cosine Transform (DCT) feature-based shot detection and successive elimination algorithm for shot detection and compare it against the default shot detection algorithm of the x265 implementation of the High Efficiency Video Coding (HEVC) standard. Our experimental results demonstrate that our proposed feature-based pre-processor has a recall rate of 25% and an F-measure of 20% greater than the benchmark algorithm for shot detection. |
Schlagworte: | HTTP Adaptive Streaming, Video-on-Demand, Shot detection, multi-shot encoding |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 23.08.2021 (Print) |
Erschienen in: |
ICIP '21 Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing
ICIP '21 Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing
(
IEEE;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 2174 - 2178 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1109/icip42928.2021.9506092 |
Homepage: | - |
Open Access |
|
Erscheinungsdatum: | 23.08.2021 |
ISBN: |
|
ISSN: | 2381-8549 |
Homepage: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9506092 |
AutorInnen
Vignesh Menon (intern) |
Hadi Amirpourazarian (intern) |
Mohammad Ghanbari (intern) |
Christian Timmerer (intern) |
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
---|---|---|---|---|---|
Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
|
AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Peer Reviewed |
|
Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
|
Arbeitsgruppen |
|
Kooperationen
Forschungsaktivitäten
(Achtung: Externe Aktivitäten werden im Suchergebnis nicht mitangezeigt)
Projekte: |
|
Publikationen: | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
Veranstaltungen: |
|
Vorträge: |
|