[:fr]Le sujet de cet étude est la compression de la vidéo multi-vues avec information de profondeur (MVD, multiview plus depth), dans le cadre de l’Interactive Multiview Streaming (IMVS). L’objectif scientifique est de trouver les best practice pour la compression de ce type de données, extrêmement redondant, pour permettre la fruition immersive et interactive de la part d’un utilisateur à distance. Le problème de l’IMVS est très récent, et très peu de solutions existent pour le cas du MVD, qui par ailleurs est très intéressant et aussi de difficile solution, comme témoigné par la substantielle absence de techniques capables d’en exploiter complètement la redondance. Le caractère innovant de l’approche envisagé est lié à l’utilisation conjointe de nouvelles techniques de codage distribué (DVC) et de codage MVD. Le DVC permet de faire face au fait que, au moment du codage, on ne connait pas les images (points de vue) déjà disponible au décodeur. Les approches MVD nous devraient permettre de bien exploiter la grande redondance de ce type de données. Cet approche est originale par rapport à l’état de l’art : peu de travaux existent, qui s’occupent du codage MVD dans le cadre du IMVS, et ceux-ci s’appuient sur des approches très classiques, sans DVC. Un des points de force de cette proposition est la collaboration avec une des équipes leader à niveau mondial dans le contexte de l’IMVS, celle du Dr Cheung au National Institute of Informatics de Tokyo, Japon. Les résultats attendus sont la compréhension profonde des systèmes d’IMVS, et la mise en place d’une méthode nouvelle et performante de codage MVD en ce contexte.

Voir Article sur IMVS + DVC.

 [:en]Three-years contract to achieve a PhD degree.
The topic is the problem of interactive streaming of multiview video.
Multiview video is composed of several video sequences, each corresponding to a different point of view. Interactive acces to this video requires switches from one view to another. This is problematic from the point of view of predictive coding: making prediction from one image to a second one belonging to another view is complex (all inter-view dependencies should be taken into account); independent coding is not effective. Possible solutions are based on distributed video coding.

Links: Paper on IMVS + DVC.

See also papers by G. Cheung.

 [:it]Le sujet de cet étude est la compression de la vidéo multi-vues avec information de profondeur (MVD, multiview plus depth), dans le cadre de l’Interactive Multiview Streaming (IMVS). L’objectif scientifique est de trouver les best practice pour la compression de ce type de données, extrêmement redondant, pour permettre la fruition immersive et interactive de la part d’un utilisateur à distance. Le problème de l’IMVS est très récent, et très peu de solutions existent pour le cas du MVD, qui par ailleurs est très intéressant et aussi de difficile solution, comme témoigné par la substantielle absence de techniques capables d’en exploiter complètement la redondance. Le caractère innovant de l’approche envisagé est lié à l’utilisation conjointe de nouvelles techniques de codage distribué (DVC) et de codage MVD. Le DVC permet de faire face au fait que, au moment du codage, on ne connait pas les images (points de vue) déjà disponible au décodeur. Les approches MVD nous devraient permettre de bien exploiter la grande redondance de ce type de données. Cet approche est originale par rapport à l’état de l’art : peu de travaux existent, qui s’occupent du codage MVD dans le cadre du IMVS, et ceux-ci s’appuient sur des approches très classiques, sans DVC. Un des points de force de cette proposition est la collaboration avec une des équipes leader à niveau mondial dans le contexte de l’IMVS, celle du Dr Cheung au National Institute of Informatics de Tokyo, Japon. Les résultats attendus sont la compréhension profonde des systèmes d’IMVS, et la mise en place d’une méthode nouvelle et performante de codage MVD en ce contexte.[:]