Prism: Handling Packet Loss for Ultra-low Latency Video
Prism: Handling Packet Loss for Ultra-low Latency Video
复制标题
Prism：处理超低延迟视频的丢包
DOI：
10.1145/3503161.3547856
复制
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Seshan, Srinivasan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ray, Devdeep;Bobadilla Riquelme, Vicente;Seshan, Srinivasan
实时交互式视频流应用，如基于云的视频游戏、AR和VR，需要高质量的视频流和极低的端到端交互延迟。这些要求导致QoE对丢包极为敏感。由于压缩帧之间的相互依赖性，数据包丢失会使视频解码管道停滞，直到丢失的数据包被重新传输（导致口吃和更高的延迟），或者使用idr帧（给定带宽的较低视频质量）重置解码器状态。Prism是一种混合预测-响应式丢包恢复方案，它使用分流视频编码技术来满足超低延迟视频流应用的需求。Prism的方法可以实现积极的损失预测、快速的损失恢复和高质量的恢复后视频质量，在正常操作期间零开销，避免了现有方法的缺陷。我们对真实视频游戏画面的评估表明，Prism将使用i帧进行恢复的损失降低了81%，同时比纯粹的基于重传的恢复降低了30%的延迟。
Real-time interactive video streaming applications like cloud-based video games, AR, and VR require high quality video streams and extremely low end-to-end interaction delays. These requirements cause the QoE to be extremely sensitive to packet losses. Due to the inter-dependency between compressed frames, packet losses stall the video decode pipeline until the lost packets are retransmitted (resulting in stutters and higher delays), or the decoder state is reset using IDR-frames (lower video quality for given bandwidth). Prism is a hybrid predictive-reactive packet loss recovery scheme that uses a split-stream video coding technique to meet the needs of ultra-low latency video streaming applications. Prism's approach enables aggressive loss prediction, rapid loss recovery, and high video quality post-recovery, with zero overhead during normal operation - avoiding the pitfalls of existing approaches. Our evaluation on real video game footage shows that Prism reduces the penalty of using I-frames for recovery by 81%, while achieving 30% lower delay than pure retransmission-based recovery.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1109/tcsvt.2003.815165
发表时间：
2003-07-01
影响因子：
8.4
作者：
Wiegand, T;Sullivan, GJ;Luthra, A
通讯作者：
Luthra, A
DOI：
10.1109/icdcsw.2003.1203604
发表时间：
2003
期刊：
23rd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops, 2003. Proceedings.
影响因子：
--
作者：
Mark Claypool;Yali Zhu
通讯作者：
Yali Zhu
影响因子：
3.2
作者：
Greengrass, Jason;Evans, John;Begen, Ali C.
通讯作者：
Begen, Ali C.
IP网络中基于贝叶斯框架的端到端丢包预测
DOI：
10.1109/mmse.2004.1
发表时间：
2004
期刊：
IEEE Sixth International Symposium on Multimedia Software Engineering
影响因子：
--
作者：
Andrew G. Backhouse;I. Gu
通讯作者：
I. Gu
利用冗余修复因网络数据丢失而损坏的视频
DOI：
10.1117/12.373536
发表时间：
1999
期刊：
Signal Process. Image Commun.
影响因子：
--
作者：
Yanlin Liu;Mark Claypool
通讯作者：
Mark Claypool