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Mixing plugin進入發燒排行的影片

最佳化沈浸式影片串流至頭戴式顯示器

為了解決Mixing plugin的問題，作者樊慶玲 這樣論述：

隨著科技日新月異，人們不再滿足於僅僅使用平面顯示器觀看高清(Full High Definition)、超清(Ultra-High Definition)串流影片，而開始追求沈浸式(immersive)的觀看體驗。因此，能提供使用者沈浸式體驗的360度影片蔚為潮流，例如，知名影音串流平台如YouTube及Facebook皆已支援360度影片串流。此外使用頭戴式顯示器(HMD)觀看360度影片，更能讓使用者得到身歷其境的體驗，因為使用者能透過轉頭自然地改變觀看角度，猶如親身處在影片的虛擬環境中。然而，串流360度影片至頭戴式顯示器並非易事。首先360度影片為提供使用者頭戴式顯示器中擬真的畫面，

需要極高的解析度而造成相當可觀得檔案大小，這將使頻寬不堪負荷而造成額外的延遲及差強人意的使用者體驗。此外，由於360度影片需投影到二維影片後才能進行壓縮，所造成的變形使現存的影片品質指標，如峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)及結構相似性(Structural SIMilarity Index, SSIM)皆難以準確衡量360度影片的觀看品質，更遑論考慮人類複雜的視覺系統及使用者多元的觀看行為。這些困難阻礙了以使用者體驗為導向的360度影片串流最佳化發展。為了解決上述的挑戰，本論文解決了360度影片串流至頭戴式顯示器的三個核心問題，這三個問題分別處於串

流的三個階段：串流傳輸、壓縮與包裝，以及顯示與觀看。首先，我們設計並開發了一個神經網路，運用感測資料及影片分析進行訓練，以預測使用者未來視野。我們所提出的預測網路有效地減少360度影片傳輸所需頻寬，但仍維持相當好的影片品質。接下來，我們利用影片模型、觀看機率及客戶端頻寬分佈，來計算最佳化編碼階梯(Encoding Ladder)，以決定應儲存哪些影片版本在有儲存空間限制的伺服器上，藉此最佳化異質客戶端的觀看品質。最後，我們設計並進行使用者研究與分析，調查並量化各式影響使用者體驗的因子，最終參考這些因子來建立觀看360度影片的使用者體驗模型。我們所研究的這三個核心問題可以有效地最佳化360度影片

串流系統，這些開發的技術以及經驗，也將成為未來如虛擬實境、擴增實境、混合實境、以及延伸實境，這些創新應用的基石。