| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Bordim, Jacir Luiz | - |
| dc.contributor.author | Paiva, Thiago Rocha de | - |
| dc.identifier.citation | PAIVA, Thiago Rocha de. Modificando algoritmos de adaptação do MPEG-DASH para utilização de informações extras providas por redes neurais. 2019. 87 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. | pt_BR |
| dc.description.abstract | O MPEG Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (MPEG-DASH) surge da necessidade
de especificar um formato aberto e flexível de transmissão de vídeos que faça uso das pi-
lhas de protocolos e infra-estruturas já existentes da web, e assim ser capaz de ser utilizado
independente de plataformas proprietárias. Porém um fator que não é padronizado no
MPEG-DASH é como ocorrem as decisões dos programas clientes sobre quais qualidades
requerer, e a partir disso há o desafio de implementar um algoritmo de adaptação que
equilibre métricas e obtenha uma melhor experiência para o usuário. Como forma de incre-
mentar algoritmos já existentes, neste trabalho foi feito um estudo por meio de simulações
com o ns-3 da modificação de algoritmos para que utilizem informações de tamanhos dos
segmentos de vídeos geradas por meio de redes neurais. As redes neurais foram escolhidas
por serem capazes de abstrair, a partir de dados de tamanhos já existentes, tamanhos
de segmentos em outras taxas de codificação de vídeo. Os resultados mostraram que,
apesar de não haver clara vantagem no uso das redes neurais para um escopo de vídeos
limitado, há espaço para melhoras na abstração dos dados, e que os algoritmos FESTIVE
e o PANDA tem uma divisão da banda entre múltiplos clientes mais justa. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | MPEG (Padrão de codificação de vídeo) | pt_BR |
| dc.title | Modificando algoritmos de adaptação do MPEG-DASH para utilização de informações extras providas por redes neurais | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2021-10-15T18:08:13Z | - |
| dc.date.available | 2021-10-15T18:08:13Z | - |
| dc.date.submitted | 2019-07-08 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/28924 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The MPEG Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (MPEG-DASH) emerge from the
necessity of speficifying an open and flexible video transmission format which makes use
of the already existing protocol stack and associated web infrastructure, and thus it is
capable of running regardless of proprietary platforms. Despite that, a undocumented
factor in MPEG-DASH is the decision process of client software regarding which quality
to choose, and from that arises the challenge of implementing an adaptation algorithm
which balances metrics and seeks a better user experience. As a way to improve existing
algorithms, in this work a study was done through simulations in ns-3 about changes in
algorithms in order to harness knowledge over segment sizes through neural networks.
Neural networks were chosen due to being capable of abstracting segment sizes in other
bitrates from existent data. The results have shown that, despite not having a clear
advantagen when using neural networks faced with a limited video scope, there is room
for improvement in data abstraction and that FESTIVE and PANDA have show more
fairness in the bandwidth utilization. | pt_BR |
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