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以視覺解析度和視覺移動為依據的視訊品質評估與編碼法之研究
(2015)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系（所）
以視覺解析度和視覺移動為依據的視訊品質評估與編碼法之研究
(2014)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系（所）
架構在HEVC上的多視角立體視訊編解碼之研究
(2013)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系（所）
架構在階層式雙向預測影片上的多重描述編碼法之設計
(2010)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系（所）
多重描述編碼法(Multiple Descriptor Coding，簡稱MDC)就是一種將影片切割成多個低頻寬子影片的視訊編碼法，非常適合用於架構在P2P (Peer-to-Peer) 網路上的影音串流的應用中。P2P 網路由於其低成本及具延展性的特性，已經越來越被廣泛地使用，然而在影音串流的應用中，由於影音的大頻寬需求，使得頻寬不足的Peer 而言，無法下載高頻寬的影音資料，或貢獻其上載頻寬協助影音串流，使得P2P 的特性無法充分發揮。多重描述編碼法是可以用來解決上述問題的方法之一，因為它將高頻寬的影音資料切割成多個低頻寬的子影音檔，如此一來，低頻寬Peer 也能參與上載或下載較低頻寬的子影音檔。而多重描述編碼法所切割出來的子影片是可以獨立被個別解碼的。收到少數子影片檔的Peer 可解出較低品質的影片；而收到愈多子影片檔的peer，則可解出愈高品質的影片。同時，由於各個子影音檔在傳輸時可能走不同路徑，封包遺失可以藉由其他子影片檔的內容來加以修復，因此大幅減低封包遺失對影片品質的影響。多重描述編碼法雖然能為網路與Peer 的異質性提供解決之道，然而在實際的應用中卻未被廣為使用，主要在於編碼效能差。如果將影片檔的資料任意切割成多份分別壓縮，則個別子影片的壓縮效率必然很差，因為資料之間的相互關係(co-relation)被切割分散在不同子影片中，無法充分利用，造成整體編碼的資料量(bitrate)遠高於H.264 標準編碼 (single description coding) 產生的資料量。有鑑於此，我們希望提出一種多重描述編碼法，來有效減少多餘的資料量(redundant bit-rate)。Hierarchical B-frame prediction structure (簡稱 hierarchical B)的架構是一種有高效能的運動預測方式，其藉著階層式的雙向預測來達到比傳統B frames 有更好的編碼效能，因此，本計畫的多重描述編碼法擬植基於 hierarchical B 的架構上來提升編碼效能，並加以改善其容錯能力，。此研究計畫中，我們預計以兩年為期完成以下兩個目標：１. 研究架構於hierarchical B 上的多重描述編碼法; 2. 研究架構於hierarchical B 上的錯誤隱藏方法。計畫第一年的研究主要是著重在hierarchical B 架構上的各種切割法，包括時間域、空間域、頻率域等。我們擬採用混和的方式來結合多種切割法於hierarchical B 的架構上，以互補各切割法的優缺點，相較於目前多數的多重描述編碼方法架構在non-hierarchical B 上且只使用一種特性的切割，我們預期我們的方法應能有較佳的編碼效能與容錯能力。至於如何結合多種切割法來達到最好效能，是我們研究的重點。第二年的研究著重在hierarchical B 架構上錯誤隱藏方法(error concealment)之設計。由於hierarchical B 是階層式的架構，不同frame 在不同階層上有不同的重要性及參考方式，必須考慮這些特性來設計適合的錯誤隱藏方法，無法直接使用傳統的錯誤隱藏方式。同時，我們也希望兼顧視訊資料內容的特性及網路狀況，來使我們的錯誤隱藏方法達到最好的容錯效果。
研究自動迴歸技術在提升影片播放速率與多重描述視訊編碼上之應用
(2011)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系（所）
自動迴歸分析(auto-regression analysis) 是在統計學上的一種方法，主要是對資料之間的關係建立模型，目的在於了解資料間是否相關，以便觀察或預測我們感興趣的資料。自動回歸的技術可用在影像或視訊資料上，對已知的點(pixel)建模去預測不存在的點或重建遺失的點。因此，在一些應用如: 增加影像解析度，增加視訊播放速率(frame rate up-conversion, FRUC)，錯誤隱藏方法(error concealment)等當中，可以看到使用該技術的例子。在現有的方法中，有的只利用到資料在空間上的關係、有的則只利用到時間上的關係、有的雖然同時利用空間與時間的關係，但所建出的回歸模型太複雜，需要求解的回歸係數太多，也往往需iteration多次才能得到較佳解，不適用在實際的應用中。有鑑於此，本計畫擬進行的研究之一，是改善目前在FRUC應用中的迴歸技術。另一方面，多重描述編碼法(Multiple Descriptor Coding，簡稱MDC)是一種將影片切割成多個子影片(或稱描述檔，description)的視訊編碼法，非常適合用於網路上的影音串流的應用中。由於它將高頻寬的影音資料切割成多個低頻寬的描述檔，使得低階設備也能參與上載或下載較低頻寬的描述檔，而高階設備則能藉著接收多個描述檔來解出較高品質的影片。此外，由於多重描述編碼所切割出來的描述檔是可以被個別獨立解碼的，且各描述檔在傳輸時可走不同路徑，因此，有封包遺失時可藉由其他描述檔的內容來加以修復，大幅減低封包遺失對影片品質的影響。此編碼法雖然能為設備的異質性與網路的封包遺失提供解決之道，然而編碼效能差卻是它主要的問題所在。在多重描述編碼中，因為資料間的關係被切割分散在不同描述檔中，無法充分利用，造成整體編碼的資料量遠高於一般標準編碼所產生的資料量。因此，本計畫擬進行的另一部份研究，是將回歸分析技術用於多重描述編碼中，以達到減少多餘的資料量，並維持容錯能力的目的。此研究計畫中，我們預計以兩年為期完成以下兩個目標：１.改善目前在增加視訊播放速率(frame rate up conversion)應用中的迴歸技術; 2.將回歸技術用在多重視訊編碼上。第一年的研究著重在減少使用回歸技術之計算複雜度，並進一步提升其所產生的畫面品質，使其更適用在實際系統中。我們擬為資料的空間與時間相關性分別建構不同的回歸模型，再設計一個選擇適當回歸模型的機制，來達到減少計算複雜度並維持原有畫面品質的目的；同時我們也將利用動態改變回歸模型中使用的training window大小，來進一步提升畫面品質。第二年的研究著重在將回歸技術用在多重描述視訊編碼上，希望利用少量的 redundancy，達到較佳的資料容錯能力。由於回歸技術能為資料間的關係建模，我們的作法是在描述擋內加入回歸係數，以保留資料間的相關性，由於回歸係數的資料量遠小於原始資料的量，因此我們預期所使用的方法能用少量的 redundancy，達到不錯的容錯能力。
研究自動迴歸技術在提升影片播放速率與多重描述視訊編碼上之應用
(2012)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系（所）
自動迴歸分析(auto-regression analysis) 是在統計學上的一種方法，主要是對資料之間的關係建立模型，目的在於了解資料間是否相關，以便觀察或預測我們感興趣的資料。自動回歸的技術可用在影像或視訊資料上，對已知的點(pixel)建模去預測不存在的點或重建遺失的點。因此，在一些應用如: 增加影像解析度，增加視訊播放速率(frame rate up-conversion, FRUC)，錯誤隱藏方法(error concealment)等當中，可以看到使用該技術的例子。在現有的方法中，有的只利用到資料在空間上的關係、有的則只利用到時間上的關係、有的雖然同時利用空間與時間的關係，但所建出的回歸模型太複雜，需要求解的回歸係數太多，也往往需iteration多次才能得到較佳解，不適用在實際的應用中。有鑑於此，本計畫擬進行的研究之一，是改善目前在FRUC應用中的迴歸技術。另一方面，多重描述編碼法(Multiple Descriptor Coding，簡稱MDC)是一種將影片切割成多個子影片(或稱描述檔，description)的視訊編碼法，非常適合用於網路上的影音串流的應用中。由於它將高頻寬的影音資料切割成多個低頻寬的描述檔，使得低階設備也能參與上載或下載較低頻寬的描述檔，而高階設備則能藉著接收多個描述檔來解出較高品質的影片。此外，由於多重描述編碼所切割出來的描述檔是可以被個別獨立解碼的，且各描述檔在傳輸時可走不同路徑，因此，有封包遺失時可藉由其他描述檔的內容來加以修復，大幅減低封包遺失對影片品質的影響。此編碼法雖然能為設備的異質性與網路的封包遺失提供解決之道，然而編碼效能差卻是它主要的問題所在。在多重描述編碼中，因為資料間的關係被切割分散在不同描述檔中，無法充分利用，造成整體編碼的資料量遠高於一般標準編碼所產生的資料量。因此，本計畫擬進行的另一部份研究，是將回歸分析技術用於多重描述編碼中，以達到減少多餘的資料量，並維持容錯能力的目的。此研究計畫中，我們預計以兩年為期完成以下兩個目標：１.改善目前在增加視訊播放速率(frame rate up conversion)應用中的迴歸技術; 2.將回歸技術用在多重視訊編碼上。第一年的研究著重在減少使用回歸技術之計算複雜度，並進一步提升其所產生的畫面品質，使其更適用在實際系統中。我們擬為資料的空間與時間相關性分別建構不同的回歸模型，再設計一個選擇適當回歸模型的機制，來達到減少計算複雜度並維持原有畫面品質的目的；同時我們也將利用動態改變回歸模型中使用的training window大小，來進一步提升畫面品質。第二年的研究著重在將回歸技術用在多重描述視訊編碼上，希望利用少量的 redundancy，達到較佳的資料容錯能力。由於回歸技術能為資料間的關係建模，我們的作法是在描述擋內加入回歸係數，以保留資料間的相關性，由於回歸係數的資料量遠小於原始資料的量，因此我們預期所使用的方法能用少量的 redundancy，達到不錯的容錯能力。
適用於媒體串流之多重描述視訊編碼法
(2009)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系(所)
同儕網路(Peer-to-Peer, or P2P network)由於其低成本及簡單具延展性的特性，已經越來越被廣泛使用在不同的應用上，從早期的檔案分享、快速檔案下載、到影音媒體串流等，都是很熱門的應用。然而，在影音串流的應用中，由於影音的大頻寬需求，使得頻寬不足的Peer 而言，無法下載高頻寬的影音資料，或貢獻其上載頻寬協助影音串流，使得P2P 的特性無法充分發揮。要解決上述網路與Peer 的異質性問題，方法之一就是將高頻寬的影音資料切割成多個低頻寬的子影音檔，如此一來，低頻寬Peer 也能參與上載或下載較低頻寬的子影音檔。而多重描述編碼法(Multiple Descriptor Coding)就是一種將影片切割成多個低頻寬子影片的視訊編碼法. 多重描述編碼法所切割出來的子影片是可以獨立被個別解碼的。收到少數子影片檔的Peer 可解出較低品質的影片；而收到愈多子影片檔的peer，則可解出愈高品質的影片。同時，由於各個子影音檔在傳輸時可能走不同路徑，封包遺失可以藉由其他子影片檔的內容來加以修復，因此大幅減低封包遺失對影片品質的影響。多重描述編碼法雖然能為網路與Peer 的異質性提供解決之道，然而在實際的應用中卻未被廣為使用，主要在於編碼效能與即時性的問題。如果單純將影片檔的資料切割成多份分別壓縮，則個別單一的子影片品質難以接受且壓縮的效率也差，要讓單一的子影片的品質提昇，則必須加入些redundancy，因而更減低了編碼效能。要達到最佳的編碼效能往往會增加演算法的複雜度，也影響到編碼的即時性。在此研究計畫中，我們預計以三年為期完成以下三個目標：１. 研究利用錯誤編碼法改善多重描述編碼之效能的方法; 2. 研究設計階層式架構的混合多重描述編碼架構; 3. 實現所設計的階層式多重描述編碼於實際的P2P系統中。計畫第一年主要是著重在研究使用不對等保護(Unequal Error Protection, UEP)的方式改善多重描述編碼之編碼效能的方法。我們將根據影片資料的重要性決定分配的方式，來讓錯誤糾正碼的使用效率較好。我們將不預設descriptor 的數目，而是根據視訊檔本身的內容、網路狀況、或使用者的需求情形來訂定。第二年的研究重點在於階層式的混合多重描述編碼架構的研究與設計，主要的想法是希望能結合不同MDC 架構中，對於不同視訊特性切割的優點，希望兼顧視訊資料的多個特性來達到較佳的編碼效能與錯誤容忍能力。同時考慮多種特性的混合式MDC 雖也有人提出，但僅限於交錯式的混合架構，因此，在video sequence 的每個時間點上，其實都只用了一種特性的切割。在本計畫中，我們擬提出階層式的混合MDC 架構，使得在sequence 中的每個時間點都是結合多種特性的混合切割，我們預期如此的切割能有不錯的效果。第三年我們將根據前兩年的研究結果，實作出所設計的 MDC 方法於P2P streaming 網路中，並分析其在實際應用中的系統效能。
點對點網路上以內容為基礎的多媒體資料索引及搜尋技術
(2007)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系(所)
點對點網路(Peer-to-Peer, or P2P)由於其低成本及簡單具延展性的特性，已經越來越被廣為應用在資料分享上。然而，大多數的系統目前只支援基於檔名或是關鍵字的查詢，使用者不能根據檔案的內容或提供更具語意的條件來進行搜尋，亦即使用者必需很明確的知道所欲尋找的資料當中的關鍵字，否則將查詢不到。以內容為基礎的查詢則能提供較友善(具語意)、彈性且複雜的多媒體資料查詢。由於P2P系統是一個動態的、分散的系統，在P2P環境下進行複雜且具語意查詢，是十分具有挑戰性的。點對點的檔案系統依架構來分，可以分成無結構式系統(Unstructured P2P )以及結構式系統(Structured P2P)等方式。無結構式P2P沒有中央管理的索引服務，它採用了 Flooding方式和Random Walker機制，此方法將造成網路流量急劇增加。結構式系統主要是透過雜湊函數(DHT)來算出儲存資源的節點，而查詢某資源時，也採用同樣的雜湊函數就能找到目標節點，因此搜尋的準確性得可以保證，具有良好的可擴展性。結構式P2P 雖然具有上述優點，但DHT演算法只適合於準確的查詢，很難支援多關鍵字查詢、範圍查詢、甚至具語意等複雜查詢。此外，訊息通報服務(Event Notification Service) 也是近年來漸受重視之新技術之一，如何讓資訊的發怖能自動傳遞、撮合及通知有興趣的使用者，對以服務為導向的應用來說更為重要。在P2P 網路上由於每個使用者也都是內容提供者，困難度更高。其中的關鍵技術包括：發佈/訂閱系統的索引、比對(Match)演算法、路由(routing)演算法等。在此計劃中，我們預計以三年為期完成以下三個目標： 1. 以內容為基礎的多媒體資料查詢 2.以使用者訂閱為導向的多媒體資料發佈通知技術，3.高低階特徵值整合，並加入以使用者偏好為導向的自動通知技術。第一年主要是研究如何運用各種有效且能快速取得的多媒體特徵以及如何索引的技術，使得發展之技術能適用於點對點的多媒體網路上。第二年我們將加入使用者訂閱的功能，針對使用者訂閱的內容及新發佈的多媒體資料內容，研發如何分散地管理以及建立相互關連的索引，使得在點對點網路上有任何新資料發佈時，能自動通知符合訂閱要求的使用者。第三年我們將研究如何根據前兩年所發展的技術，整合以內容為基礎的多媒體資料查詢與以高階語意描述的使用者訂閱功能，完成多媒體內容自動傳至使用者的技術，及相關應用系統的建構。在建構完成的系統中，我們擬加入以使用者偏好為導向的多媒體資料發佈自動通知功能。
點對點網路上以內容為基礎的多媒體資料索引及搜尋技術
(2008)
蔡文錦
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Tsai Wen-Jiin
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國立交通大學資訊工程學系(所)
點對點網路(Peer-to-Peer, or P2P)由於其低成本及簡單具延展性的特性，已經越來越被廣為應用在資料分享上。然而，大多數的系統目前只支援基於檔名或是關鍵字的查詢，使用者不能根據檔案的內容或提供更具語意的條件來進行搜尋，亦即使用者必需很明確的知道所欲尋找的資料當中的關鍵字，否則將查詢不到。以內容為基礎的查詢則能提供較友善(具語意)、彈性且複雜的多媒體資料查詢。由於P2P系統是一個動態的、分散的系統，在P2P環境下進行複雜且具語意查詢，是十分具有挑戰性的。點對點的檔案系統依架構來分，可以分成無結構式系統(Unstructured P2P )以及結構式系統(Structured P2P)等方式。無結構式P2P沒有中央管理的索引服務，它採用了 Flooding方式和Random Walker機制，此方法將造成網路流量急劇增加。結構式系統主要是透過雜湊函數(DHT)來算出儲存資源的節點，而查詢某資源時，也採用同樣的雜湊函數就能找到目標節點，因此搜尋的準確性得可以保證，具有良好的可擴展性。結構式P2P 雖然具有上述優點，但DHT演算法只適合於準確的查詢，很難支援多關鍵字查詢、範圍查詢、甚至具語意等複雜查詢。此外，訊息通報服務(Event Notification Service) 也是近年來漸受重視之新技術之一，如何讓資訊的發怖能自動傳遞、撮合及通知有興趣的使用者，對以服務為導向的應用來說更為重要。在P2P 網路上由於每個使用者也都是內容提供者，困難度更高。其中的關鍵技術包括：發佈/訂閱系統的索引、比對(Match)演算法、路由(routing)演算法等。在此計劃中，我們預計以三年為期完成以下三個目標： 1. 以內容為基礎的多媒體資料查詢 2.以使用者訂閱為導向的多媒體資料發佈通知技術，3.高低階特徵值整合，並加入以使用者偏好為導向的自動通知技術。第一年主要是研究如何運用各種有效且能快速取得的多媒體特徵以及如何索引的技術，使得發展之技術能適用於點對點的多媒體網路上。第二年我們將加入使用者訂閱的功能，針對使用者訂閱的內容及新發佈的多媒體資料內容，研發如何分散地管理以及建立相互關連的索引，使得在點對點網路上有任何新資料發佈時，能自動通知符合訂閱要求的使用者。第三年我們將研究如何根據前兩年所發展的技術，整合以內容為基礎的多媒體資料查詢與以高階語意描述的使用者訂閱功能，完成多媒體內容自動傳至使用者的技術，及相關應用系統的建構。在建構完成的系統中，我們擬加入以使用者偏好為導向的多媒體資料發佈自動通知功能。