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KAIST、ディープラーニング基盤のビデオストリーミング技術を開発

劣悪なインターネット環境でも高画質映像の視聴が可能


大徳所在のKAIST(シン・ソンチョル総長)は電気電子工学部のシン・ジヌ教授、ハン・ドンス教授チームがディープラーニング技術を利用したインターネットビデオ伝送技術を開発したと10月30日に発表した。この技術にはYouTube、Netflixなどでビデオを使用者に伝送する際に使用するアダプティブストリーミング(HTTP adaptive streaming)ビデオ伝送技術とディープラーニング技術である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)基盤の超解像化技術が用いられた。

従来のアダプティブストリーミングは時々刻々変化するインターネット帯域幅に合わせてストリーミング中のビデオの画質をリアルタイムで調節する。これに関連するアルゴリズムが研究されているが、ネットワーク環境がよくなければどのようなアルゴリズムでも高画質ビデオを鑑賞することができないという限界があった。

研究チームはアダプティブストリーミングに超解像化を融合してこうした問題を解決した。これまでの方式はビデオ視聴時に長い映像を短時間のいくつかのビデオに分けてダウンロードした。サーバはビデオを前もって一定時間の長さに分けて準備する。

一方、研究チームはニューラルネットワークをビデオのようにダウンロードするようにした。ビデオサーバは各ビデオについて学習されたニューラルネットワーク提供して使用者のコンピュータの仕様を考慮し多様な大きさのニューラルネットワークを提供する。

最も大きいニューラルネットワークの大きさは2メガバイト(MB)でビデオに比べて小さい。ニューラルネットワークを使用者のビデオプレイヤーでダウンロードする時はいくつかに分けてダウンロードする。ニューラルネットワークの一部だけダウンロードしても少し劣る性能の超解像化技術を利用できるように設計されている。

使用者のコンピュータには動画の視聴とともに並列的に畳みこみニューラルネットワーク(CNN)基盤の超解像化技術を使用してビデオプレイヤーバッファに記録された低画質ビデオを高画質に変える。すべての過程が直ちに行われることで使用者は高画質のビデオを視聴できる。

研究チームの開発したシステムを利用すれば最大で26.9%の少ないインターネット帯域幅でも最新のアダプティブストリーミングと同様の体感品質(QoE、Quality of Experience)を提供できる。また同じインターネット帯域幅が与えられた場合には最新のアダプティブストリーミングよりも平均で40%高い品質を提供できる。

研究に当たったハン・ドンス教授は「現在はデスクトップでのみ可能だが、今後はモバイル機器でも作動するよう発展させたい」と話している。研究結果は隔年で開催されるコンピュータシステム分野の学術会議である「OSDI(USENIX OSDI)」で10月10日に発表され、国際特許の出願を完了した。






[2018-11-01]

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