| 論文名字 | Fixation Prediction for 360° Video Streaming in Head-Mounted Virtual Reality |
| 來源 | 會議 Proceedings of NOSSDA V’17, Taipei, Taiwan |
| 年份 | 2017.6 |
| 作者 | Fan Ching-Ling,Lee Jean,Lo Wen-Chih, Huang Chun-Ying, Chen Kuan-Ta， Hsu Cheng-Hsin |
| 核心點 | 提出一種預測網路，可以同時利用傳感器和內容相關的特性來預測未來觀眾的行為，（結合了視頻內容和人的頭部運動） |
| 閱讀日期 | 2020.10.13 |
| 內容總結 | |
| 文章主要解決的問題及解決方案： 問題：現有的解決方案要么使用觀看者當前的方位來近似未來的市場，要么使用歷史方位和航位推算演算法來推斷未來的市場， 解決方案：提出一種預測網路，可以同時利用傳感器和內容相關的特性來預測未來觀眾的行為，
文章的主要作業： ①觀看者作為中心點，設α和β作為偏航角和俯仰角，將球面空間中的FoV描述為(α,β,θ)，θ為FoV的半徑，不同設備不同角度（Oculus Rift：100°；HTC Vive：67°；Samsung Gear：67°）， ②使用VGG-16做影像顯著圖提取， ③使用兩種網路模型（LSTM），網路輸入特征為影像顯著性圖（saliency）、運動圖、觀看者方向和觀看的切片，輸出為預測觀看的概率，
④將360°視頻投影到平面圖再做處理，（可否有方法直接在扭曲的影像中做處理？）
實驗結果：
附錄： 影像顯著圖：提取色彩差異大的部分，（https://blog.csdn.net/u011630458/article/details/54693919）
提出問題：
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