Adaptação dinâmica de vídeo
O presente trabalho apresenta o resultado de um estudo comparando o uso de técnicas de aprendizado de máquina na adaptação dinâmica de vídeo. O sistema utiliza informações de contexto, como as características de um dispositivo, preferências do usuário e condições de rede, como entrada de um mecanism...
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Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
2007
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ndltd-usp.br-oai-teses.usp.br-tde-12092007-1634582019-05-09T19:16:13Z Adaptação dinâmica de vídeo Dynamic video adapting Eisinger, Robson Adaptação de conteúdo Bayesian inference Computação ubíqua Content adapting Inferência Bayesiana Neural networks Redes neurais Transmissão de vídeo Ubiquitous computing Video transmission O presente trabalho apresenta o resultado de um estudo comparando o uso de técnicas de aprendizado de máquina na adaptação dinâmica de vídeo. O sistema utiliza informações de contexto, como as características de um dispositivo, preferências do usuário e condições de rede, como entrada de um mecanismo de decisão responsável por encontrar parâmetros de codificação mais adequados ao contexto à geração de um novo fluxo de vídeo dinamicamente personalizado This work presents the results of a comparative study about machine learning techniques used in dynamic video adaptation. The system uses contextual information, such as devices? characteristics, user?s preferences and network condition as an input for a decision engine, responsible to find the best encoding parameters to be used during the generation of a new dynamically personalized video stream Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Goularte, Rudinei 2007-06-21 Dissertação de Mestrado application/pdf http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092007-163458/ pt Liberar o conteúdo para acesso público. |
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O presente trabalho apresenta o resultado de um estudo comparando o uso de técnicas de aprendizado de máquina na adaptação dinâmica de vídeo. O sistema utiliza informações de contexto, como as características de um dispositivo, preferências do usuário e condições de rede, como entrada de um mecanismo de decisão responsável por encontrar parâmetros de codificação mais adequados ao contexto à geração de um novo fluxo de vídeo dinamicamente personalizado === This work presents the results of a comparative study about machine learning techniques used in dynamic video adaptation. The system uses contextual information, such as devices? characteristics, user?s preferences and network condition as an input for a decision engine, responsible to find the best encoding parameters to be used during the generation of a new dynamically personalized video stream |
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