360° Video Streaming

Mit Hilfe der Live-Analyse der Kopfbewegung von Nutzer*innen durch Sensoren und historischem Wissen über das Nutzerverhalten, beispielsweise welche Bereiche von 360° Videos besonders häufig betrachtet wurden, kann vorausgesagt werden, welcher Bereich des Videos der/die Nutzer*in als nächstes betrachten wird.

Diese Vorhersage kann dazu genutzt werden die voraussichtliche betrachteten Bereiche in hoher Qualität zu laden, die Bereiche außerhalb dieses Sichtbereichs in geringer Auflösung, wodurch Bandbreite eingespart werden kann. Eine Transition dieser beiden Vorhersagemechanismen kann die empfundene Qualität der Nutzer*innen zu erhöhen.

Beteiligte Teilprojekte und Auszeichnungen

  • 2 beteiligte Teilprojekte (C3, B4)
  • Internationale Zusammenarbeit mit Mercator Fellow (Michael Zink, UMASS AMHERST)
  • 2 Softwareprojekte

Demo