文件名称:
平衡视觉显着性，可重用性和潜在相关性以缓存P2P 3D流内容
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文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：Internet和虚拟现实技术方面的最新技术进步已使分布式虚拟环境（DVE）激增。在DVE中，高分辨率3D内容可能会生成大量数据，而点对点（P2P）流利用了以经济高效的方式承载这些庞大流量的优势。在此P2P范式中，对等方可以合作缓存和共享DVE数据，以减少服务器工作负载并提高流质量。然而，至关重要的是有效地维护和更新每个对等节点中的缓存内容。在本文中，我们提出了一种用于P2P 3D内容流框架的有效缓存算法。所提出的缓存算法基于一种新的保存指标，该指标被定义为平衡视觉上的显着性，可重用性和所缓存的3D对象的潜在相关性。然后，使用此新指标以重要性递增的顺序对每个对等方中的这些缓存3D对象进行自适应更新。我们在基于P2P的3D流的模拟DVE平台中实现了建议的缓存算法。我们进行了全面的仿真研究，我们的实验结果表明，在填充率，基本延迟，请求等方面，所提出的对等流方法优于最新的3D流方法（包括FLoD和MRM）节点和对服务器的请求。
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