計劃名稱:在 SVC-P2P 網路上切割抓取與重組3D-Torrents 以完成動態Bit Rates 的調整

中文計畫摘要： 近年來使用者之間可以互相分享影音資料的P2P (Peer to Peer)網路成為技術主流，當有越多使用者上網分享資料時將使得P2P網路的傳輸變得快速且越加穩定，為了使影片的Bit Rates能夠配合不同網路頻寬與不同終端硬體裝置的需求，具有多層級(Multi-Layer)架構的影像編碼壓縮技術，比如像Scalable Video Coding (SVC)被提出來，因此如何將SVC技術與P2P網路整合在一起，使兩者能相互配合以改善影音串流的品質已經成為一項值得研究的熱門題目。SVC的影音串流是採用將播放時間切割成大小相同的Segments，然而如果只切割成Segments並不能發揮SVC多層級與三維Scalability架構的優點，因此本計畫提出一個與傳統切割法不同的切割方法(Segmentation Methods)，我們將每一個Segment依據SVC的三種Scalability (Temporal, Quality, Spatial)切割成更細小的Chunks，我們稱之為3D-Torrents，根據3D-Torrents的動態組合，我們在功能上可以達到類似Transcoding來動態改變影音串流的Bit Rates。另外本計畫也提出可以在接收端完整的將3D-Torrents重組回原來Segments的抓取與重組演算法(Grabbing and Reassembly Algorithms)。
本計畫總共分成兩年，在第一年，我們將充分利用SVC多層級與三維Scalability的特性，在網路的傳送端設計一個可以將SVC影片的Segments再切割成更小3D-Torrents的方法，另外，我們在接收端設計一個可以將3D-Torrents從P2P網路抓取回來重組的抓取重組演算法。在本計畫的第二年，為了能驗證3D-Torrents經由切割與抓取重組演算法後確實可以達成動態Bit Rates的調整以及對P2P影音串流的傳送品質確實可以有效改善，我們將以實作的方式，在Linux平台上完成3D-Torrents的切割、抓取、重組等模組，為了進一步模擬出3D-Torrents在Peer之間的可能分佈情況並分析分佈情況對影音串流所造成的影響，我們將設計三種3D-Torrents的分佈方式 ( Hotspot、Random、Uniform)，用實驗結果驗證本計畫所提出的機制確實可以達到所設定的目標。

關鍵字 ：P2P、影音串流、SVC、Segments、3D-Torrents、Linux。