Resumen

La realidad virtual (RV) proporciona una experiencia inmersiva de visualización de 360 grados y ha sido ampliamente utilizada en muchas áreas. Sin embargo, la transmisión de video panorámico generalmente requiere un gran ancho de banda; por lo tanto, es difícil garantizar una calidad de experiencia (QoE) confiable bajo un ancho de banda limitado. En este documento, proponemos una metodología de predicción de campo de visión (FoV) basada en comentarios limitados de FoV que puede fusionar el mapa de calor y la información de FoV para generar una vista del usuario. El primero se obtiene a través de la detección de saliencia, mientras que el segundo se extrae de algunas perspectivas de usuario al azar, y contiene la información de FoV de todos los usuarios. Luego, diseñamos un sistema de transmisión de video panorámico impulsado por la QoE con una arquitectura cliente/servidor (C/S), en la que el servidor realiza adaptación de la tasa basada en el ancho de banda y el FoV predicho. Luego, lo formulamos como un

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Realidad virtual; Experiencia de visualización de 360 grados; Calidad de la experiencia; Predicción del campo de visión; Sistema de transmisión de video panorámico; Adaptación de la velocidad
• Keywords:Virtual reality; 360-degree viewing experience; Quality of experience; Field-of-view prediction; Panoramic video streaming system; Rate adaptation