Verbesserung der Video-Bitrate-Schätzung durch Bewegungssuche

Videoinhalte sind heute ein grosser Teil des Internets. Mit immer mehr Leuten, die Videos online anschauen, steigt auch die Menge an Daten, die dafür nötig ist. Allerdings hat dieser Anstieg beim Video-Konsum auch eine Schattenseite. Die Energie, die zum Speichern, Senden und Anschauen von Videos gebraucht wird, führt zu einer Menge an Kohlenstoffdioxid-Emissionen. Es ist wichtig, Wege zu finden, um den Energieverbrauch zu senken, ohne die Videoqualität zu beeinträchtigen. Eine Möglichkeit ist, die Video-Encoding-Methoden zu verbessern, um die Menge an Daten, die beim Streaming gesendet wird, zu minimieren.

#Der Bedarf an effizientem Encoding

Um die Videoqualität und den Energieverbrauch in Einklang zu bringen, ist es wichtig, Prioritäten zu setzen, welche Videos fortgeschrittene Encoding-Techniken benötigen. Nicht jedes Video ist gleich, und die Encoding-Anforderungen können stark variieren. Zum Beispiel braucht ein Video mit vielen bewegten Teilen mehr Daten, um die Qualität zu halten, als ein statisches Video. Zu verstehen, wie viel Daten ein Video vor dem Encoding benötigt, hilft, die Ressourcen effektiv zu managen.

#Bitrate vorhersagen

Die Grösse des codierten Videos, oft als Bitrate bezeichnet, ist wichtig. Wenn wir die Bitrate vor dem Encoding schätzen können, können wir die Ressourcen fürs Streaming besser zuteilen. Das Ziel ist, die Bitrate vorherzusagen, ohne den gesamten Encoding-Prozess durchlaufen zu müssen, der komplex sein kann. So können wir ein System schaffen, um die Videoqualität während des Streamings dynamisch anzupassen, was als adaptives Streaming bekannt ist.

#Bewegungssuche und Encoding

Eine Methode zur Vorhersage der Bitrate ist die Verwendung eines Algorithmus namens Bewegungssuche. Dieser Algorithmus schaut sich an, wie sich der Inhalt eines Videos über die Zeit verändert. Er analysiert Bewegungsvektoren, die im Grunde Pfeile sind, die zeigen, wie sich Teile des Videos von Bild zu Bild bewegen. Indem wir uns die Fehler in diesen vorhergesagten Bewegungsvektoren ansehen, können wir eine Beziehung zwischen diesen Fehlern und der endgültigen Bitrate eines Videos finden.

Die Kombination von Bewegungssuche mit Machine-Learning-Methoden wie Random Forests kann helfen, ein besseres Modell zur Schätzung der Video-Bitrate zu erstellen. Dieser Ansatz kann Vorhersagen liefern, die gut mit der tatsächlichen Bitrate nach dem Encoding übereinstimmen.

#Inhaltliche Variation und Bitratenschätzung

Die Komplexität des Video-Inhalts beeinflusst, wie viele Daten benötigt werden. Videos mit vielen Details oder Bewegungen benötigen mehr Bits im Vergleich zu einfacheren Videos. Wenn wir uns ansehen, wie das Video strukturiert ist, können wir eine bessere Vorstellung von den Encoding-Bedürfnissen bekommen.

Die Methode der Bewegungssuche berechnet verschiedene Kennzahlen, wie Blockfehler, um diese Inhaltsänderungen besser zu verstehen. Durch die statistische Analyse dieser Daten können wir ein Modell erstellen, das die benötigte Bitrate vorhersagt.

#Video-Komplexitätsbeschreibungen

Um die Bitratenschätzung weiter zu verbessern, können Video-Komplexitätsbeschreibungen verwendet werden. Diese Beschreibungen fassen die Gesamtdaten von Blöcken im Video und deren Fehler zusammen. Indem wir diese Beschreibungen aggregieren, können wir ein klareres Bild von der Komplexität des Videos und wie es zur erwarteten Bitrate steht, schaffen.

#Methoden vergleichen

Früher wurden verschiedene Methoden zur Bitratenschätzung verwendet. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung von Entropie, die die Menge an Details in verschiedenen Teilen des Videos schätzt. Andere verwenden direktere Methoden, um die Bitrate während des Encoding-Prozesses vorherzusagen. Allerdings sind diese Ansätze möglicherweise nicht so effizient oder unkompliziert wie die Verwendung einer vorherigen Analyse basierend auf der Bewegungssuche.

In unserer Untersuchung haben wir herausgefunden, dass die Verwendung von Bewegungssuche eine bessere Genauigkeit bei der Vorhersage der Bitrate im Vergleich zu anderen Methoden lieferte. Indem wir untersucht haben, wie gut die berechneten Kennzahlen mit der tatsächlichen kodierten Bitrate korrelieren, konnten wir sehen, dass die Bewegungssuche eine klarere Indikation der Encoding-Bedürfnisse lieferte.

#Aufbau eines Bitratemodells

Um ein robustes Modell zur Schätzung der Bitrate zu erstellen, haben wir Regressionstechniken verwendet, die auf den Daten aus der Bewegungssuche basieren. Das bedeutet, dass wir eine Formel erstellen können, die die Bitrate basierend auf bestimmten Eingaben aus der Videoanalyse vorhersagt. Verschiedene Modelle wurden getestet, darunter solche, die auf Polynomen und Machine-Learning-Ansätzen wie Random Forest Regression basieren.

#Tests mit verschiedenen Datensätzen

Unsere Modelle wurden an mehreren Datensätzen getestet, die aus bereits kodierten Videos sowie unverarbeiteten Videos bestanden. Dieses Testing hat uns gezeigt, wie gut unsere Modelle unter verschiedenen Video-Bedingungen abschneiden. Während unsere Modelle bei bereits kodierten Daten gut abschnitten, hatten sie bei unverarbeiteten Daten Herausforderungen aufgrund der höheren Komplexität in unkodierten Videos.

#Leistungskennzahlen

Um die Effizienz unserer Modelle zu messen, haben wir uns zwei wichtige Indikatoren angeschaut: den Pearson-Korrelationskoeffizienten (PCC) und den mittleren durchschnittlichen Präzisionsfehler (MAPE). Der PCC hilft dabei, zu identifizieren, wie gut unsere vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Werten übereinstimmen, während MAPE Aufschluss über die durchschnittlichen Fehler in unseren Vorhersagen gibt.

In unseren Tests haben wir gesehen, dass die Bewegungssuche in Bezug auf diese Kennzahlen besser abschnitt als traditionelle Methoden, besonders wenn sie in Kombination mit VCA, einem weiteren Komplexitätsbeschreiber, verwendet wurde. Unser kombiniertes Modell lieferte die besten Ergebnisse und verbesserte die Genauigkeit der Bitratenschätzungen erheblich.

#Komplexität und Effizienz

Eines der Ziele unserer Forschung war es, Wege zu finden, die Bitratenschätzung weniger komplex zu machen und gleichzeitig die Genauigkeit zu bewahren. Die Verarbeitungszeit spielt dabei eine Schlüsselrolle. Während unsere Modelle effizient waren, benötigten sie immer noch weniger Verarbeitungszeit als der vollständige Encoding-Prozess. Zum Beispiel war unsere Bewegungssuche-Methode schneller als das schnellste verfügbare Encoding-Preset. Das bedeutet, dass wir die Bitraten effizient schätzen konnten, ohne unnötige Verzögerungen in der Verarbeitung.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Forschung, dass die Bitratenschätzung für AV1-Encoding effektiv die Funktionen der Bewegungssuche nutzen kann. Durch die Entwicklung sowohl analytischer Modelle als auch von Machine-Learning-Ansätzen haben wir hohe Genauigkeitsraten bei der Vorhersage von Bitraten erreicht. Dies ist entscheidend, da es effizientere Encoding-Prozesse ermöglicht und dazu beiträgt, den Energieverbrauch beim Video-Streaming zu reduzieren.

Die Zukunft dieser Forschung könnte beinhalten, diese Methoden für andere Arten von Video-Encodern anzupassen und daran zu arbeiten, die Zeit für die Durchführung der Bewegungssuche zu reduzieren. Eine Verbesserung der Effizienz dieses Prozesses könnte die Effektivität der Bitratenschätzung weiter steigern, was letztlich sowohl der Videoqualität als auch der Umwelt-Nachhaltigkeit zugutekommt.