3 - Dipartimento Politecnico di Ingegneria e Architettura Tecniche avanzate di streaming video per...

MINISTERO DELL'ISTRUZIONE DELL'UNIVERSITÀ E DELLA RICERCADIREZIONE GENERALE DELLA RICERCAPROGRAMMI DI RICERCA SCIENTIFICA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALERICHIESTA DI COFINANZIAMENTO (DM n. 1407 del 4 dicembre 2008)

PROGETTO DI RICERCA - MODELLO AAnno 2008 - prot. 2008C59JNA

1 - Titolo del Progetto di Ricerca

Testo italianoARACHNE: Tecniche avanzate di streaming video per reti peer-to-peer

Testo ingleseARACHNE: Advanced video streaming techniques for peer-to-peer networks

2 - Area Scientifico-disciplinare

09: Ingegneria industriale e dell'informazione 100%

3 - Settori scientifico-disciplinari interessati dal Progetto di Ricerca

ING-INF/03 - Telecomunicazioni

3 bis Settori di ricerca ERC (European Research Council) interessati dal Progetto di Ricerca

PE Mathematics, physical sciences, information and communication, engineering, universe and earth sciences

PE5 Information and communication: informatics and information systems,computer science, scientific computing, communication technology, intelligentsystems PE5_15 Signals, Speech and Image Processing PE5_11 Multimedia

4 - Parole chiave

Testo italiano

STREAMING VIDEORETI PEER-TO-PEERTECNICHE AVANZATE DI CODIFICA VIDEO

Testo inglese

VIDEO STREAMINGPEER-TO-PEER NETWORKSADVANCED VIDEO CODING TECHNIQUES

5 - Coordinatore Scientifico

OLMO GABRIELLA

Professore Associato confermato 02/09/1962 LMOGRL62P42D742G

Politecnico di TORINO

Facoltà di INGEGNERIA III

Dipartimento di ELETTRONICA

011 5644094(Prefisso e telefono)

011 5644149(Numero fax)

[email protected]

MIUR - BANDO 2008 - MODELLO A - 1 -

Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca6 - Curriculum scientifico

Testo italianoINFORMAZIONI GENERALI

Gabriella Olmo è nata il 2 settembre 1962.

Essa ha ricevuto la Laurea in Ingegneria Elettronica ("summa cum laude") presso il Politecnico di Torino nel 1986.

Dal 1986 al 1988 essa è stata ricercatore presso CSELT (Centro Studi e Laboratori in Telecomunicazioni, ora TiLab - Telecom Italia Lab), Torino. Le sue principaliattività di ricerca hanno riguardato la gestione delle reti di telecomunicazioni, i modelli non gerarchici e l'instradamento dinamico.

Dal 1988 al 1991 essa è stata studente di dottorato di ricerca in Ingegneria Elettronica presso il Dipartimento di Elettronica del Politecnico di Torino.

Nel febbraio 1992 le è stato conferito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Torino, con una dissertazione dal titolo"Accesso multiplo a divisione di - codice con tecniche coerenti per reti di comunicazioni ottiche", sotto la supervisione del prof. Sergio Benedetto.

Dal 1991 al 1995 essa ha svolto il ruolo di Tecnico Laureato presso il Dipartimento di Elettronica del Politecnico di Torino.

Nel periodo 1995-2002 essa è stata Ricercatore Universitario presso il Dipartimento di Elettronica del Politecnico di Torino, dove attualmente ricopre il ruolo diProfessore Associato confermato.

Gabriella Olmo è sposata e ha tre figli (nati nel 1994, 1995 e 2004).

RESPONSABILITÀ ACCADEMICHE E AMMINISTRATIVE

Gabriella Olmo fa parte del Gruppo Telecomunicazioni del Dipartimento di Elettronica del Politecnico di Torino.

Essa coordina un gruppo di ricerca che comprende un ricercatore, diversi studenti di dottorato, borsisti e assegnisti di ricerca, sulle seguenti tematiche: codifica diimmagini e video, comunicazioni multimediali robuste, trasmissione wireless di immagini e video, compressione di immagini telerilevate.

Essa fa parte delle commissioni di laurea in Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni, e della commissione di dottorato di ricerca in Elettronica eComunicazioni del Politecnico di Torino.

Essa è stata responsabile per il Dipartimento di Elettronica della mobilità studenti (programma Erasmus) negli anni 2000-2004.

Essa ha svolto attività di esaminatore esterno per il conferimento del dottorato di ricerca per il Politecnico di Milano e per la Ecole Polytechnique Fédérale deLausanne, Svizzera.

INCARICHI DI INSEGNAMENTOPresso il Politecnico di Torino, Gabriella Olmo è stata titolare dei seguenti corsi:

-Teoria dei segnali, corsi di laurea in ingegneria elettronica, ingegneria delle telecomunicazioni e ingegneria informatica (analisi di Fourier, sistemi lineari, processicasuali, campionamento e quantizzazione).-Elaborazione numerica dei segnali, corsi di laurea in ingegneria delle telecomunicazioni e ingegneria informatica (segnali e sistemi a tempo discreto, DFT/FFT,filtri FIR e IIR e relativo progetto, serie temporali, analisi spettrale).-Laboratorio di Telecomunicazioni, corso di laurea in ingegneria delle telecomunicazioni (realizzazione di algoritmi di codifica di immagini e video su piattaformeDSP).-Codifica di immagini e video, corsi di laurea in ingegneria delle telecomunicazioni e ingegneria del cinema e dei mezzi di comunicazione (elementi di teoriadell'informazione, codifica predittiva, codifica a trasformate, quantizzazione, codifica entropica, codifica video ibrida, co-decodificatori delle classi JPEG e MPEG).-Trasmissione di segnali multimediali su reti wireless, corsi di laurea magistrale in ingegneria delle telecomunicazioni e in ingegneria del cinema e dei mezzi dicomunicazione (tecniche di codifica robusta, codifica a descrittori multipli, codifica congiunta di sorgente e canale, protezione ineguale dagli errori, "errorconcealment").

La prof. Olmo è stata tutore di diversi studenti di dottorato di ricerca sulle seguenti tematiche: compressione di immagini telerilevate, "pattern recognition" statisticoe nel dominio trasformato, elaborazione di immagini da piattaforma aerea, trasmissione affidabile di immagini su reti a perdita, codifica a descrittori multipli di datimultimediali, co-decodifica H.264, trasmissione robusta di dati multimediali su reti IP, applicazioni dei codici a fontana digitale.

PRINCIPALI INTERESSI DI RICERCA RECENTI.

I principali interessi di ricerca della prof. Gabriella Olmo possono essere classificati come segue.

Codifica di immagini e video.

- Compressione di immagini fisse - codifica di immagini fisse mediante wavelet; ottimizzazione e realizzazione della trasformata wavelet a interi; codificatoricongiunti senza perdite e con perdite basati sulla trasformata wavelet a interi; realizzazione di kernel wavelet su piattaforma DSP; "lifting scheme" e banchi di filtriper codifica di immagini;codifica aritmetica; realizzazione di codificatori MQ e CABAC.

- Compressione video - "flexible macroblock ordering" (FMO) e altri strumenti di "resilience" per H.264/AVC; "video concealment" per il caso di perdita di interiframe, per applicazioni video a basso bit rate; concealment spazio-temporale con applicazioni a H.264/AVC; interpolazione direzionale MAP per error concealment;modi di predizione Intra per la estensione FRExt di H.264; allocazione del rate per codificatore video scalabile (H.264/SVC).

- Codifica di sorgente distribuita - uso di codici LDPC e turbo per la codifica di Slepian-Wolf di sorgenti immagine e video (Motion JPEG 2000); de-quantizzazionecongiunta di sorgenti distribuite; codifica distribuita di immagini telerilevate; codifica aritmetica distribuita per mezzo della sovrapposizione degli intervalli diprobabilità (brevetto depositato).

Trasmissione multimediale robusta

- Codifica congiunta di sorgente e canale - protezione dalle perdite ineguale/ibrida per sorgenti progressive (SPIHT- JPEG2000) per mezzo di codici Reed Solomon;allocazione del rate e ottimizzazione dei rate dei codici per la trasmissione video su reti a perdita; sensitività agli errori delle strutture dati e strategie diritrasmissione per applicazioni wireless usando JPEG 2000; codifica congiunta di sorgente e canale e decodifica MAP di codici aritmetici; codiciturbo/LDPC/digital fountain a livello applicazione per comunicazioni multimediali; codifica e decodifica Raptor a finestre; realizzazione degli schemi dico-decodifica LT e raptor (R10).

- Codifica a lunghezza variabile robusta - decodifica MAP di codici aritmetici con simbolo proibito; codificatore MQ robusto; strumenti di "error resilience" perJPEG 2000 basati sulla codifica aritmetica a correzione di errore; codici aritmetici casuali per la codifica congiunta di sorgente e canale e la protezionedell'informazione; trasmissione video robusta per mezzo di codici aritmetici a correzione di errore; codifica MAP iterativa di codici aritmetico e di canaleconcatenati serialmente. Gabriella Olmo ha contribuito alla standardizzazione di ISO/IEC JPEG2000 Part 11-JPWL (JPEG 2000 for wireless applications).


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca- Codifica a descrittori multipli - codifica a descrittori multipli (MDC) basata sulla curva rate-distorsione per JPEG 2000; MDC per immagini fisse basata suallocazione lagrangiana del rate; MDC di immagini fisse basata su pre- e post-elaborazione di dati JPEG 2000; ottimizzazione della ridondanza e del numero didescrittori per applicazioni JPEG 2000; confronti tra MDC e schemi di protezione ineguale per sorgenti progressive; applicazione di MDC a codificatore videoscalabile (H.264/SVC); MDC per video H.264 basata sul concetto di slice ridondanti (brevetto depositato). Quest'ultima attività ha dato luogo a "DIVA" - progettovincente del "Premio Innovazione" di I3P (Incubatore di Imprese del Politecnico) presentato da tre assegnisti di ricerca del gruppo coordinato dalla prof. Olmo(Marco Grangetto, Barbara Penna, Tammam Tillo). DIVA riguarda una tecnologia abilitante per applicazioni di video streaming su reti peer-to-peer , basata suMDC e slice ridondanti in H.264/AVC (dimostrazione web disponibile all'URL www.telematica.polito.it/sas-ipl/diva).

- Esperimenti di ottimizzazione "cross layer" - sviluppo di un sistema client-server per lo streaming robusto di video codificato con H.264 usando le slice ridondanti(alcuni parametri di livello MAC, quali il numero di ritrasmissioni, la durata della finestra di contesa ecc., sono assegnati in modo differenziato alle rappresentazioniprimaria e ridondante, in modo da garantire la ricezione almeno dello stream a qualità inferiore)

Compressione con perdite e senza perdite di dati telerilevati.

- Compressione di dati SAR e iperspettrali - compressione di immagini iperspettrali mediante uso di modello dei pixel anomali; tecniche di codifica a trasformate perla compressione con perdite di immagini iperspettrali, mediante varie trasformate sia 2D che 3D (inclusa una versione a bassa complessità della KLT); codificasenza perdite e quasi senza perdite di dati iperspettrali usando CALIC; codifica predittiva con perdite di dati SAR grezzi; realizzazione su piattaforma DSP dicompressione CCSDS-Rice.

- "pattern recognition" in immagini telerilevate - posizionamento di oggetti lineari mediante filtro adattato a molti stadi; selezione a bordo di immagini significativebasata sul riconoscimento di oggetti lineari.

- Tecniche di "watermarking" per il trasporto elettronico di immagini telerilevate.

COINVOLGIMENTO IN PROGETTI RI RICERCA (2000-2007)

Gabriella Olmo ha partecipato (spesso con ruolo di responsabilità) a numerosi progetti di ricerca, finanziati dal Ministero dell'Università e della Ricerca (MIUR),dall'Unione Europea, da Agenzia Spaziale Europea (ESA), Agenzia Spaziale Italiana (ASI), ditte quali Carlo Gavazzi Space e STMicroelectronics. Le attività piùrilevanti degli ultimi anni sono brevemente descritte nel seguito.

- Sea: SEAmless Content Delivery, sottomesso al Settimo Programma Quadro dell'Unione Europea (FP7), ICT Call 1, Challenge 1: "Pervasive and Trusted Networkand Service Infrastructures," Objective 1.5: "Networked Media," strumento: small or medium-scale focused research project (STREP), numero della proposta:214063 (in negoziazione; si prevede inizio a gennaio 2008. Punteggio pre-negoziazione: 13.5/15). Ruolo: responsabile scientifico per il Politecnico di Torino.Gabriella Olmo coordinerà attività di ricerca nei seguenti campi: codifica a descrittori multipli per video, codifica video scalabile, applicazioni della codifica afontana digitale allo streaming video, ottimizzazione "cross-layer" di reti eterogenee. Il progetto sarà coordinato da STMicroelectronics e conterà 10 partecipanti, tracui: Thompson Broadcast and Multimedia, Philips, Vodafone, Fraunhofer HHI, University of California, Los Angeles (UCLA).

- NEWCOM++ : Network of Excellence in Wireless Communications++, sottomesso al Settimo Programma Quadro dell'Unione Europea (FP7), ICT Call 1,Challenge 1: "Pervasive and Trusted Network and Service Infrastructures," Objective 2007.1.1: "The Network of the Future," strumento: Network of Excellence(NoE), numero della proposta: 216715 (in negoziazione; si prevede inizio a gennaio 2008)Ruolo: partecipante (come membro di CNIT - Consorzio NazionaleInteruniversitario per le Telecomunicazioni). La prof. Olmo coordinerà attività nel campo delle comunicazioni multimediali wireless. NEWCOM++ rappresenta lacontinuazione della NoE NEWCOM descritta nel seguito.

- MEADOW: Mesh adaptive home wireless nets, Ministero dell'Università e della Ricerca (MIUR), 2006-2008. Ruolo: membro del consiglio direttivo e responsabilescientifico delle attività di ricerca su applicazioni multimediali wireless.

- "Tecniche avanzate e standard internazionali per la compressione di immagini e dati a bordo di piattaforme per telerilevamento", progetto finanziato dalla RegionePiemonte, 2004. Ruolo: responsabile scientifico e amministrativo.

- NEWCOM: Network of excellence in wireless communications, VI Programma Quadro dell'Unione Europea, priorità tematica: Information Society Technology(IST), 2004-2006 (URL: newcom.ismb.it). Ruolo: coordinatore scientifico e amministrativo per il Politecnico di Torino, responsabile scientifico delle attività sullecomunicazioni multimediali wireless. NEWCOM era composta da 61 partecipanti provenienti da quasi tutti gli stati dell'Unione Europea (Austria, Belgio,Danimarca, Finlandia, Francia, Germania, Grecia, Italia, Olanda, Spagna, Portogallo, Svezia, Regno Unito), e alcuni stati associati (Ungheria, Israele, Norvegia,Polonia, Svizzera e Turchia). La rete era organizzata in sette Dipartimenti, responsabili di una ricerca di base su argomenti ben stabiliti e raggruppanti gruppi diricerca affermati a livello europeo su tali argomenti, e cinque Progetti, responsabili di altrettanti argomenti emergenti, tali da richiedere competenzemultidisciplinari. NEWCOM è stata una della più grandi NoE del VI FP, e il Politecnico di Torino era tra i maggiori partecipanti.

- PRIMO: Piattaforme riconfigurabili per comunicazioni radiomobili a larga banda, Ministero dell'Università e della Ricerca (MIUR), programma FIRB (Fondo pergli Investimenti della Ricerca di Base), 2001-2005 (URL: primo.ismb.it). Ruolo: membro del consiglio direttivo; responsabile delle attività di ricerca sulleapplicazioni multimediali su reti wireless.

- CERCOM: Centro di eccellenza per le radiocomunicazioni multimediali, Ministero dell'Università e della Ricerca (MIUR), 2000-2004 (URL:www.cercom.polito.it). Ruolo: vice-coordinatore; membro del consiglio direttivo; responsabile delle attività di ricerca sul progetto del livello fisico per reti "beyond3G". La missione del centro era fornire, per mezzo di ricerca, sviluppo e iniziative didattiche, un significativo contributo alla soluzione di alcuni dei maggioriproblemi tecnologici nel campo delle comunicazioni wireless, integrando competenze già presenti nei Dipartimenti di Elettronica e di Automatica e Informatica delPolitecnico di Torino.

- DSC: Codifica distribuita di sorgenti video multiple, Ministero dell'Università e della Ricerca (MIUR), Programmi di Ricerca Scientifica di Rilevante InteresseNazionale 2005 (PRIN 2005), coordinatore scientifico Prof. Riccardo Leonardi (Università di Brescia). Ruolo: responsabile scientifico per il Politecnico di Torino.

- "Sviluppo e realizzazione di algoritmi avanzati di compressione senza perdite e quasi senza perdite di dati ottici a singola banda e multi-iperspettrali, perapplicazioni spaziali," Agenzia Spaziale Italiana (ASI), 2002-2003. Ruolo: coordinatore scientifico.

- ACHYDA: Advanced methods for lossless compression of hyperspectral data (metodi avanzati per la compressione senza perdite di dati iperspettrali), AgenziaSpaziale Europea (ESA), progetto coordinato da Carlo Gavazzi Space SpA, 2002-2003. Ruolo: coordinatore scientifico per il Politecnico di Torino.

- "Marchiatura robusta di immagini multispettrali," Ministero dell'Università e della Ricerca (MIUR), Programmi di Ricerca Scientifica di Rilevante InteresseNazionale 2003 (PRIN 2003), coordinatore scientifico Prof. Vito Cappellini (Università di Firenze). Ruolo: responsabile scientifico per il Politecnico di Torino.

- "Sistemi di comunicazione personale a larga banda da satellite e piattaforma stratosferica," Ministero dell'Università e della Ricerca (MIUR), Programmi diRicerca Scientifica di Rilevante Interesse Nazionale 2002 (PRIN 2002), coordinatore scientifico Prof. Marina Ruggieri (Università di Roma "Tor Vergata"). Ruolo:partecipante.

- HeliNet: network of stratospheric platforms for traffic monitoring, environmental surveillance andbroadband services (rete di piattaforme stratosferiche per controllo del traffico, sorveglianza ambientale e servizi a larga banda), progetto IST-1999-11214- VProgramma Quadro dell'Unione Europea, 2000-2002 (URL: www.helinet.polito.it). Ruolo: vice-coordinatore, membro del consiglio direttivo, responsabile delleattività di ricerca sul telerilevamento da piattaforma aerea.

- MARVEL: Micro Air Vehicles for multipurpose remote monitoring and sensing, (Micro veicoli aerei per controllo remoto multifunzione), V Programma Quadrodell'Unione Europea, 2000-2003. Ruolo: partecipante.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca- "Elaborazione e compressione di dati SAR," Agenzia Spaziale Italiana (ASI), 2000. Ruolo: coordinatore scientifico.

- PEC-SAR: metodi avanzati per la compressione di dati SAR grezzi, programma Cosmo Skymed dell'Agenzia Spaziale Italiana (ASI), 2001-2002. Coordinato daCarlo Gavazzi Space SpA. Ruolo: responsabile scientifico e amministrativo per il Politecnico di Torino.

- CNRAED: centro nazionale per la ricezione, archiviazione e elaborazione dati, Agenzia Spaziale Italiana (ASI), 2004, coordinato da Carlo Gavazzi Space SpA(2004). Ruolo: partecipante.

PRINCIPALI COLLABORAZIONI INTERNAZIONALI

- Ecole Polytechnique Fèdèrale de Lausanne (EPFL), su tematiche relative alla compressione e elaborazione di immagini telerilevate (prof. Kunt, prof. Thiran, prof.Ebrahimi). Risultati della cooperazione: partecipazione congiunta al progetto FP5 HeliNet; mobilità di tre studenti di dottorato di ricerca e svariati studenti dellalaurea in telecomunicazioni; organizzazione congiunta della conferenza EUSIPCO 2008; numerosi seminari e visite; pubblicazioni scientifiche congiunte.

- University of California at San Diego - Center for wireless communications, su tematiche legate alle comunicazioni multimediali robuste (Prof. Cosman). Risultatidella cooperazione: mobilità di uno studente di dottorato di ricerca; pubblicazioni scientifiche congiunte.

- University of New South Wales, Sydney, su codifica video scalabile (prof. Taubman). Risultati della cooperazione: partecipazione congiunta al progetto FIRB"PRIMO"; mobilità di uno studente di dottorato di ricerca ; visite e seminari; pubblicazioni scientifiche congiunte (sottomesse).

- University of California, Los Angeles, su argomenti legati a IPTV su reti P2P (Prof. Gerla). Risultati della cooperazione: partecipazione congiunta al progetto FP7"SEA"; mobilità di uno studente di dottorato di ricerca; visite e seminari.

- Numerose altre collaborazioni scientifiche (con EURECOM, ENST , Technical University of Munich, Chalmers University of Technology, University of Surrey,IMEC) derivano dalla partecipazione alle reti di eccellenza NEWCOM e NEWCOM++.

SERVIZI EDITORIALI

Associate Editor: EURASIP Signal Processing

Associate Editor: Signal, Image and Video Processing, Springer ed.

Membro del comitato organizzativo - "publicity chair", EUSIPCO 2008

Membro del comitato tecnico di alcune importanti conferenze internazionali, tra cui: IEEE ICIP, IEEE ICASSP, IEEE ICC, EUSIPCO, ACM Workshop on MobileVideo, IEEE InternationalSymposium on Multimedia

Revisore per numerose riviste internazionali, tra cui:

IEEE Transactions on Image Processing,IEEE Transactions on Communications,IEEE Transactions on Signal Processing,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,IEEE Communications Letters,IEEE Signal Processing Letters,Signal Processing

APPARTENENZA A SOCIETÀ PROFESSIONALI

IEEE student member, 1989-1991

IEEE member, 1991-2006

IEEE senior member, 2006-oggi

Membro della IEEE Communications Society e IEEE Signal Processing Society

Membro della European Association for Signal Processing (EURASIP)

PUBBLICAZIONI E BREVETTI

Gabriella Olmo è co-autore di più di 150 articoli in riviste internazionali, atti di convegni, capitoli di libri. Di questi, circa 85 articoli sono stati pubblicati su riviste oatti di conferenze IEEE - IET

Gabriella Olmo è co-autore di due brevetti internazionali sottomessi nel 2006 e nel 2007.

Testo ingleseGENERAL INFORMATION.

Gabriella Olmo was born on September 2, 1962.

She received the Laurea degree in electronics engineering ("summa cum laude") at Politecnico di Torino in 1986.

From 1986 to 1988 she was researcher with CSELT (Centro Studi e Laboratori in Telecomunicazioni, now TiLab - Telecom Italia Lab), Turin. Her main activitieswere focused on network management, non hierarchical models and dynamic routing.

From 1988 to 1991 she was PhD student in electronics engineering at the Department of Electronics, Politecnico di Torino.

In February 1992 she received the PhD in electronic engineering at Politecnico di Torino, with a PhD dissertation entitled "Accesso multiplo a divisione di codicecon tecniche coerenti per reti di comunicazioni ottiche" ("Coherent code division multiple access for optical communication networks"), under the supervision ofprof. Sergio Benedetto.

From 1991-1995 she was research and laboratory assistant at the Department of Electronics, Politecnico di Torino.

From 1995-2002 she was assistant professor at the Department of Electronics, Politecnico di Torino.

She presently serves as an associate professor at the same Department.

Gabriella Olmo is married and has three children (born 1994, 1995 and 2004).


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaACADEMIC AND ADMINISTRATIVE RESPONSIBILITIES.

Gabriella Olmo is part of the Telecommunications group at the Department of Electronics, Politecnico di Torino.

She leads a research group encompassing one assistant professor and several PhD students and post-doc researchers, on topics related to image and video coding,multimedia resilient communications, wireless image and video transmission, remote sensing image compression.

She is graduate committee member and PhD committee member at Politecnico di Torino.

She has been departmental responsible for foreign student mobility (Erasmus programme), 2000-2004.

She has been external Ph.D. examiner for Politecnico di Milano, Italy, and Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland.

TEACHING RESPONSIBILITIES.

At Politecnico di Torino, Gabriella Olmo has taught courses in:

-Signal theory, "laurea" degrees in electronic engineering, telecommunication engineering, informatics engineering (Fourier analysis, linear systems, randomprocesses, sampling and quantization).-Digital signal processing, "laurea" degrees in telecommunication engineering, informatics engineering (discrete time signals and systems, DFT/FFT, FIR and IIRfilters and filter design, temporal series, spectral analysis).-Telecommunications Lab, "laurea" degree in telecommunication engineering (implementation of image and video coding algorithms on DSP boards).-Image and video processing, "laurea" degrees in telecommunication engineering and "ingegneria del cinema e dei mezzi di comunicazione" (basics of informationtheory, predictive coding, transform coding, quantization, entropy coding, video hybrid coding, co-decoders of the JPEG and MPEG classes).-Multimedia signal transmission and video communication", laurea magistrale" degrees in telecommunication engineering and "ingegneria del cinema e dei mezzi dicomunicazione" (robust encoding techniques, multiple description coding, joint source-channel encoding, unequal error protection, error concealment).

Gabriella Olmo has been advisor for several PhD students, on topics related to: remote sensing image compression, statistical and transform domain patternrecognition, processing of aerial images, reliable delivery of images in error prone environment, multiple description coding of multimedia data, H.264/AVCco-decoding, reliable multimedia data transmission over IP networks, applications of digital fountain codes.

MAIN RECENT RESEARCH INTERESTS.

The main recent research interests of Gabriella Olmo can be classified as follows.

IMAGE AND VIDEO CODING

-Still image compression - still image encoding using wavelets; optimization and implementation of the integer wavelet transform; common-core lossless and lossyimage coders based on integer wavelets; implementation of wavelet kernels on DSP boards; lifting and filter banks for image coding; arithmetic coding; MQ andCABAC implementation.

-Video compression - flexible macroblock ordering (FMO) and other resilience tools for H.264/AVC; video concealment for the situation of whole-frame losses forlow bit-rate video; spatiotemporal error concealment with applications to H.264/AVC; MAP-based directional interpolation for error concealment; Intra predictionmodes relevant to the FRExt extention of H.264/AVC; rate allocation for scalable video coding (H.264/SVC).

-Distributed source coding - use of LDPC and turbo codes for Slepian-Wolf coding of image and video sources (Motion JPEG 2000); joint de-quantization ofdistributed sources; distributed encoding of remote sensing correlated images; distributed arithmetic coding by means of interval overlapping (patent pending).

RESILIENT MULTIMEDIA TRANSMISSION

-Joint source-channel coding - unequal/hybrid loss protection of progressive sources (SPIHT- JPEG2000) using Reed Solomon codes; rate allocation and code-rateoptimization for video transmission over lossy correlated networks; error sensitivity data structures and retransmission strategies for robust JPEG 2000 wirelessimaging; joint source/channel coding and MAP decoding of arithmetic codes; application layer turbo/LDPC/digital fountain codes for multimedia communications;sliding-window Raptor encoding and decoding; implementation of LT and raptor (R10) co-decoding.

-Resilient variable length coding - MAP decoding of arithmetic codes with forbidden symbol; robust MQ coder; error resilience tools for JPEG 2000 based on errorcorrecting arithmetic coding; randomized arithmetic coding for joint source, channel coding and secrecy; robust video transmission via error correcting arithmeticcodes; iterative MAP decoding of serially concatenated arithmetic and channel codes. Gabriella Olmo has contributed to the standardization of ISO/IEC JPEG2000Part 11-JPWL (JPEG 2000 for wireless applications).

-Multiple description coding - rate-distortion based multiple description coding (MDC) for JPEG 2000; MDC for still images based on Lagrangian rate allocation;MDC of images based on pre-post processing of JPEG 2000 data; optimization of redundancy and number of descriptions for JPEG 2000 imaging; comparisonsbetween MDC and unequal loss protection schemes for progressive sources; applications of MDC to scalable video (H.264/SVC); MDC for H.264 video based onredundant slices (patent applied for). This latter activity has led to "DIVA" - winner project of "Premio Innovazione" awarded by I3P (Incubatore di Imprese delPolitecnico) to three post-doc researchers of the research group led by prof. Gabriella Olmo (Marco Grangetto, Barbara Penna, Tammam Tillo). DIVA addresses anenabling technology for peer-to-peer video streaming based on MDC and on the use of redundant slices with H.264/AVC (web demo available at URL:www.telematica.polito.it/sas-ipl/diva).

-Cross layer optimization experiments - development of a client-server system for robust streaming of H.264/AVC video using redundant slices (some MAC levelparameters, such as number of retransmissions, contention window duration etc., are assigned in different fashion to primary and redundant representations, so as toguarantee the reception of at least the lowest quality stream).

LOSSLESS AND LOSSY COMPRESSION OF REMOTE SENSING DATA

-SAR and hyperspectral data compression - hyperspectral image compression employing a model of anomalous pixels; transform coding techniques for lossyhyperspectral data compression with several 2D and 3D transforms (including a low complexity KLT); low complexity lossless and near-lossless compression ofhyperspectral data using CALIC; lossy predictive coding of SAR raw data; implementation of CCSDS-Rice compression on DSP boards.

-Pattern recognition in remote sensed images - resolution positioning of straight patterns via multiscale matched filtering; on-board selection of relevant imagesbased on linear feature recognition.

-Watermarking techniques for electronic delivery of remote sensing images.

INVOLVEMENT IN RESEARCH PROJECTS (2000-PRESENT)

Gabriella Olmo has joined (often with responsibility roles) many research programs under contracts by Italian Ministry of Education and Research (MIUR),European Union, European Space Agency (ESA), Italian Space Agency (ASI), Carlo Gavazzi Space, STMicroelectronics, and so on. The most relevant recentactivities are briefly described in the following.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca- Sea: SEAmless Content Delivery, submitted to Seventh Framewok Programme of the European Union (FP7), ICT Call 1, Challenge 1: "Pervasive and TrustedNetwork and Service Infrastructures", Objective 1.5: "Networked Media", instrument: small or medium-scale focused research project (STREP), proposal number:214063 (in negotiation; foreseen starting date: January 2008. Pre-negotiation score: 13.5/15). Role: scientific responsible for Politecnico di Torino. Gabriella Olmowill be leading research activities in the fields of: multiple description video coding, scalable video coding, applications of digital fountain codes to video streaming,cross layer optimization of heterogeneous networks. The project is coordinated by STMicroelectronics and accounts for 10 participants, among which: ThompsonBroadcast and Multimedia, Philips, Vodafone, Fraunhofer HHI, University of California, Los Angeles (UCLA).

- NEWCOM++: Network of Excellence in Wireless Communications++, submitted to Seventh Framewok Programme of the European Union (FP7), ICT Call 1,Challenge 1: "Pervasive and Trusted Network and Service Infrastructures", Objective 2007.1.1: "The Network of the Future", instrument: Network of Excellence(NoE), proposal number: 216715 (in negotiation; foreseen starting date: January 2008). Role: participant (as part of CNIT - Consorzio Nazionale Interuniversitarioper le Telecomunicazioni). She will be leading activities in the field of wireless multimedia communications. NEWCOM++ is devised as a follow up of the NEWCOMNoE (see below).

- MEADOW: Mesh adaptive home wireless nets, Italian Ministry of Education and Research grant, 2006-2008. Role: member of the steering committee and scientificresponsible for research activities on wireless multimedia applications.

- "Advanced techniques and international standards for image and data compression on board of remote sensing platforms," ("Tecniche avanzate e standardinternazionali per la compressione di immagini e dati a bordo di piattaforme per telerilevamento"), Regione Piemonte, research grant 2004. Role: scientific andadministrative coordinator.

- NEWCOM: Network of excellence in wireless communications, VI Framework Programme of the European Union, thematic priority Information SocietyTechnology (IST), 2004-2006 (URL: newcom.ismb.it). Role: administrative and scientific coordinator for Politecnico di Torino; scientific responsible for activitiesrelated to wireless multimedia communications. NEWCOM accounted for 61 participants from almost all countries of the EU (Austria, Belgium, Denmark, Finland,France, Germany, Greece, Italy, the Netherlands, Spain, Portugal, Sweden, United Kingdom) and associated countries (Hungary, Israel, Norway, Poland,Switzerland and Turkey). It was organized into seven Departments, characterised by basic research on well-established topics and grouping leading Europeanresearchers active in those topics, and five Projects, dealing with "hot" topics whose solution requires multidisciplinary skills. NEWCOM was one of the largestNoEs of the VI FP, and Politecnico di Torino was one of the largest participants.

- PRIMO: Reconfigurable platforms for broadband wireless communications, Italian Ministry of Education and Research grant, FIRB programme (Fondo per gliInvestimenti della Ricerca di Base), 2001-2005 (URL: primo.ismb.it). Role: member of the steering committee. Responsible for research activities on wirelessmultimedia applications.

- CERCOM: Center of Excellence in Wireless Communications, Italian Ministry of Education and Research grant, years 2000-2004 (URL: www.cercom.polito.it).Role: deputy coordinator; member of the steering committee; responsible for research activities on the physical layer design of beyond 3G wireless networks. Themission of the Center was to provide, by means of research, development and education, a significant contribution to the solution of some of the most importanttechnological problems in the field of wireless communications, integrating and coordinating several skills already present at the Department of Electronics and theDepartment of Informatics of Politecnico di Torino.

- DSC: Distributed Coding of Multiple Video Sources (Codifica distribuita di sorgenti video multiple), Programmi di Ricerca Scientifica di Rilevante InteresseNazionale 2005 (PRIN2005), Italian Ministry of Education and Research, national coordinator Prof. Riccardo Leonardi (University of Brescia). Role: scientificresponsible for Politecnico di Torino.

- "Development and realization of advanced algorithms suitable for space applications for lossless and near-lossless compression of single-band andmulti-hyperspectral optical data," Italian Space Agency grant, 2002-2003. Role: scientific coordinator.

- ACHYDA: Advanced methods for lossless compression of hyperspectral data, European Space Agency grant, coordinated by Carlo Gavazzi Space SpA, 2002-2003.Role: scientific coordinator for Politecnico di Torino.

- "Robust watermarking of multispectral images" ("Marchiatura robusta di immagini multispettrali"), Programmi di Ricerca Scientifica di Rilevante InteresseNazionale 2003 (PRIN 2003), Italian Ministry of Education and Research grant, 2003-2004, national coordinator Prof. Vito Cappellini (University of Florence).Role: scientific responsible for Politecnico di Torino.

- "Personal wideband communication systems based on satellites and stratospheric platforms" ("Sistemi di comunicazione personale a larga banda da satellite epiattaforma stratosferica"), Programmi di Ricerca Scientifica di Rilevante Interesse Nazionale 2002 (PRIN 2002), Italian Ministry of Education and Research grant,2002-2003, national coordinator Prof Marina Ruggieri(University of Rome "Tor Vergata"). Role: participant.

- HeliNet: network of stratospheric platforms for traffic monitoring, environmental surveillance and broadband services, IST-1999-11214- V Framework programmeof the European Union, 2000-2002 (URL: www.helinet.polito.it). Role: deputy coordinator; member of the steering committee, member of the coordination unit;responsible for scientific activities on remote sensing from aerial platforms.

- MARVEL: Micro Air Vehicles for multipurpose remote monitoring and sensing, V Framework programme of the European Union, years 2000-2003. Role:participant.

- "SAR data processing and compression," Italian Space Agency grant, year 2000. Role: scientific coordinator.

- PEC-SAR: advanced methods for raw SAR data compression, Cosmo Skymed programme of the Italian Space Agency, 2001-2002. Coordinated by Carlo GavazziSpace SpA, Role: scientific and administrative responsible for Politecnico di Torino.

- CNRAED: National center of data reception, achiving and processing, coordinated by Carlo Gavazzi Space SpA, funded by the Italian Space Agency (2004) Role:member.

MAIN INTERNATIONAL COOPERATION

- Ecole Polytechnique Fèdèrale de Lausanne (EPFL), on topics related to remote sensing image compression and processing (prof. Kunt, prof. Thiran, prof.Ebrahimi). Outcomes of the cooperation: common participation to the FP5 HeliNet project; mobility of three PhD students and several graduate students; jointorganization of the EUSIPCO 2008 conference; several visits and seminars; joint scientific publications.

- University of California at San Diego,- Center for wireless communications, on topics related to robust multimedia communications (Prof. Cosman). Outcomes ofthe cooperation: mobility of 1 PhD student, joint scientific publications.

- University of New South Wales, Sydney, on topics related to scalable video coding (prof. Taubman). Outcomes of the cooperation: exchange of 1 PhD student;common participation to the PRIMO FIRB project; visits and seminars; joint scientific publications (submitted).

- University of California, Los Angeles, on topics related to P2P IPTV (Prof. Gerla). Outcomes of the cooperation: mobility of 1 PhD student; common participationto the SEA FP7 project; visits and seminars.

- Numerous other scientific cooperations (with EURECOM, ENST , Technical University of Munich, Chalmers University of Technology, University of Surrey,IMEC) stem from the participation to the NEWCOM and NEWCOM++ NoE.

EDITORIAL SERVICE


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaAssociate Editor: EURASIP Signal Processing

Associate Editor: Signal, Image and Video Processing, Springer ed.

Member of the organizing committee - publicity chair, EUSIPCO 2008

Member of the technical committee of several major international conferences among which: IEEE ICIP, IEEE ICASSP, IEEE ICC, EUSIPCO, ACM Workshop onMobile Video, IEEE International Symposium on Multimedia

Reviewer for several international journals, among which:

IEEE Transactions on Image Processing,IEEE Transactions on Communications,IEEE Transactions on Signal Processing,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,IEEE Communications Letters,IEEE Signal Processing Letters,Signal Processing.

PROFESSIONAL MEMBERSHIP AND SERVICE

IEEE student member, 1989-1991.

IEEE member, 1991-2006.

IEEE senior member, 2006-present.

Member of the IEEE Communications Society and IEEE Signal Processing Society.

Member of the European Association for Signal Processing (EURASIP).

PUBLICATIONS AND PATENTS

Gabriella Olmo has co-authored more than 150 papers in international journals, conference proceedings, book chapters; about 85 of such papers have beenpublished in IEEE - IET periodicals and conference proceedings.

She is coauthor of two international patent applications, filed in 2006 and 2007 respectively.

7 - Pubblicazioni scientifiche più significative del Coordinatore Scientifico

1. BACCAGLINI E, TILLO T, OLMO G. (2008). Slice Sorting for Unequal Loss Protection of Video Streams. IEEE SIGNAL PROCESSINGLETTERS, vol. 15; p. 581-584, ISSN: 1070-9908, doi: 10.1109/LSP.2008.2001565

2. GRANGETTO M, MAGLI E, TRON R, OLMO G. (2008). Rate-compatible distributed arithmetic coding. IEEE COMMUNICATIONS LETTERS,vol. 12, Issue 8; p. 575-577, ISSN: 1089-7798, doi: 10.1109/LCOMM.2008.080645

3. TILLO T, GRANGETTO M, OLMO G. (2008). Redundant slice optimal allocation for H.264 multiple description coding. IEEE TRANSACTIONSON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, vol. 18, ISSUE 1; p. 59-70, ISSN: 1051-8215, doi: 10.1109/tcsvt.2007.913751

4. TILLO T, OLMO G. (2008). Improving the Performance of Multiple Description Coding Based on Scalar Quantization. IEEE SIGNALPROCESSING LETTERS, vol. 15; p. 329-332, ISSN: 1070-9908, doi: 10.1109/LSP.2008.919843

5. B. PENNA, T. TILLO, E. MAGLI, OLMO G. (2007). Transform coding techniques for lossy hyperspectral data compression. IEEETRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, vol. 45; p. 1408-1421, ISSN: 0196-2892, doi: 10.1109/TGRS.2007.897383

6. E. BACCAGLINI, T. TILLO, OLMO G. (2007). A flexible R-D based multiple description scheme for JPEG 2000. IEEE SIGNAL PROCESSINGLETTERS, vol. 14; p. 197-200, ISSN: 1070-9908, doi: 10.1109/TPS.2007.892552

7. E. MAGLI, M. GRANGETTO, OLMO G. (2007). Joint Source, Channel Coding and Secrecy. EURASIP JOURNAL ON APPLIED SIGNALPROCESSING

8. GRANGETTO M, MAGLI E, OLMO G. (2007). Distributed Arithmetic Coding. IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, vol. 11, no. 11; p.883-885, ISSN: 1089-7798, doi: 10.1109/LCOMM.2007/071172

9. GRANGETTO M, SCANAVINO B, OLMO G., BENEDETTO S (2007). Iterative decoding of serially concatenated arithmetic and channel codesfor robust image transmission. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 16; p. 1557-1567, ISSN: 1057-7149, doi:10.1109/TIP.2007.898977

10. PENNA B, TILLO T, MAGLI E, OLMO G. (2007). Hyperspectral Image Compression Employing a Model of Anomalous Pixels. IEEEGEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, vol. 4, ISSUE 4; p. 664-668, ISSN: 1545-598X, doi: 10.1109/LGRS.2007.903976

11. TILLO T, GRANGETTO M, OLMO G. (2007). Multiple Description Image Coding Based on Lagrangian Rate Allocation. IEEETRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 16, Issue 3; p. 673-683, ISSN: 1057-7149, doi: 10.1109/TIP.2007.892417

12. TILLO T, GRANGETTO M, OLMO G. (2007). On Modeling Mismatch Errors Induced by Different Quantizers. IEEE SIGNAL PROCESSINGLETTERS, vol. 14, ISSUE 11; p. 785-788, ISSN: 1070-9908, doi: 10.1109/LSP.2007.9032271

13. TILLO T, OLMO G. (2007). Data-Dependent Pre- and Postprocessing Multiple Description Coding of Images. IEEE TRANSACTIONS ONIMAGE PROCESSING, vol. 16; p. 1269-1280, ISSN: 1057-7149, doi: 10.1109/TIP.2007.896729

14. BARBARA PENNA, TAMMAM TILLO, ENRICO MAGLI, OLMO G. (2006). Progressive 3D coding of hyperspectral images based on JPEG2000. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, vol. 3; p. 125-129, ISSN: 1545-598X, doi: 10.1109/LGRS.2005.859942

15. MARCO GRANGETTO, ENRICO MAGLI, OLMO G. (2006). A syntax preserving error resilience tool for JPEG 2000 based on error correctingarithmetic coding. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 15, No. 4; p. 807-818, ISSN: 1057-7149, doi:10.1109/TIP.2005.863953

16. MARCO GRANGETTO, ENRICO MAGLI, OLMO G. (2006). Multimedia selective encryption by means of randomized arithmetic coding. IEEETRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, vol. 8, Issue 5; p. 905-917, ISSN: 1520-9210, doi: 10.1109/TMM.2006.879919

17. PIERPAOLO BACCICHET, ANTONIO CHIMIENTI, EMANUELE QUACCHIO, ENRICO MAGLI, OLMO G. (2006). Performance evaluationof FMO to improve the error resilience of H.264/AVC. ST JOURNAL, vol. 3, no. 2; p. 46-60, ISSN: 1828-2105

18. MARCO GRANGETTO, ENRICO MAGLI, OLMO G. (2005). Fast code-rate optimization for robust image transmission over lossy packetnetworks. IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, vol. 53 N. 6; p. 973-977, ISSN: 0090-6778, doi: 10.1109/TCOMM.2005.849976

19. MARCO GRANGETTO, PAMELA COSMAN, OLMO G. (2005). Joint source/channel coding and MAP decoding of arithmetic codes. IEEETRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, vol. 53 N. 6; p. 1007-1016, ISSN: 0090-6778, doi: 10.1109/TCOMM.2005.849690

20. S.BELFIORE, M. GRANGETTO, E. MAGLI, OLMO G. (2005). Concealment of whole-frame losses for wireless low bit-rate video based onmultiframe optical flow estimation. IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, vol. 7, ISSUE 2; p. 316-329, ISSN: 1520-9210, doi:10.1109/TMM.2005.843347


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca21. E. MAGLI, OLMO G., E. QUACCHIO (2004). Optimized on-board lossless and near-lossless compression of hyperspectral data using CALIC.

IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, vol. 1, ISSUE 1; p. 21-25, ISSN: 0196-2892, doi:10.1109/LGRS.2003.822312

22. M. GRANGETTO, E. MAGLI, OLMO G. (2004). Ensuring Quality of Service for image transmission: Hybrid Loss Protection. IEEETRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 13 N. 6; p. 751-757, ISSN: 1057-7149, doi: 10.1109/TIP.2004.827233

23. OLMO G., TILLO T (2004). A novel multiple description coding scheme compatible with the JPEG 2000 decoding. IEEE SIGNALPROCESSING LETTERS, vol. 11, no. 11; p. 908-911, ISSN: 1070-9908, doi: 10.1109/LSP.2004.836949

24. E.MAGLI, OLMO G. (2003). Lossy predictive coding of SAR raw data. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,vol. 41; p. 977-987, ISSN: 0196-2892, doi: 10.1109/TGRS.2003.811556

25. E.MAGLI, OLMO G. (2003). MAP harmonic retrieval in Gaussian colored noise with prior information. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, vol.13; p. 530-551, ISSN: 1051-2004

26. GRANGETTO M, MAGLI E, OLMO G. (2003). Error sensitivity data structures and retransmission strategies for robust JPEG 2000 wirelessimaging. IEEE TRANSACTIONS ON CONSUMER ELECTRONICS, vol. 49; p. 872-882, ISSN: 0098-3063, doi: 10.1109/TCE.2003.1261168.

27. M. GRANGETTO, E. MAGLI, OLMO G. (2003). Robust video transmission over error-prone channels via error correcting arithmetic codes.IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, vol. 7; p. 596-598, ISSN: 1089-7798, doi: 10.1109/LCOMM.2003.821331

28. S. BELFIORE, M. GRANGETTO, E. MAGLI, OLMO G. (2003). Spatiotemporal error concealment with optimized mode selection andapplication to H.264. SIGNAL PROCESSING-IMAGE COMMUNICATION, vol. 18; p. 907-923, ISSN: 0923-5965

29. M. BARNI, F. BARTOLINI, E. MAGLI, OLMO G. (2002). Watermarking techniques for electronic delivery of remote sensing images. OPTICALENGINEERING, vol. 41; p. 2111-2119, ISSN: 0091-3286

30. M.GRANGETTO, E.MAGLI, M.MARTINA, OLMO G. (2002). Optimization and implementation of the integer wavelet transform for imagecoding. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 11; p. 596-604, ISSN: 1057-7149, doi: 10.1109/TIP.2002.1014991

8 - Elenco delle Unità operative

Unità Responsabile dell'Unità diRicerca

Qualifica Ente Disponibilitàtemporaleindicativa

prevista

1°anno

2° anno

I OLMO Gabriella Professore Associatoconfermato

Politecnico di TORINO 19 19

II RINALDO Roberto Professore Ordinario Università degli Studi di UDINE 25 25

III CALVAGNO Giancarlo Professore Associatoconfermato

Università degli Studi diPADOVA

29 29

IV TUBARO Stefano Professore Ordinario Politecnico di MILANO 33 39

V MIGLIORATI Pierangelo Professore Associatoconfermato

Università degli Studi diBRESCIA

24 29

9 - Abstract del Progetto di Ricerca

Testo italianoA seguito del successo di sistemi come BitTorrent, le reti peer-to-peer (P2P) hanno cambiato il paradigma client/server per la distribuzione di contenuti. Nelle retiP2P, ogni nodo mette a disposizione risorse di banda e spazio su disco, in cambio di servizi da parte degli altri nodi. Nonostante sussistano problemi aperti,principalmente legati alla sicurezza e alla protezione dei contenuti, oggi il P2P è una tecnologia matura nel campo della condivisione di file. Questo sta inducendomolta ricerca sull'applicazione di streaming video.Il P2P è per diversi motivi, una tecnologia promettente per lo streaming video. Innanzitutto, i fornitori di servizi possono gestire un grande numero di utenti,servendone direttamente solo una frazione. Per gli utenti, il P2P può rappresentare una fonte di servizi di buona qualità a costi ragionevoli. Inoltre, gli utentipossono agire da "pro-sumer": non solo consumare ma anche produrre contenuti, da distribuire all'interno di comunità virtuali.Tuttavia, la tecnologia non è ancora matura. Le applicazioni P2P per la condivisione di file non possono essere direttamente generalizzate per applicazioni in temporeale, in quanto i sistemi esistenti presentano eccessiva latenza iniziale e instabilità. La banda aggregata di uplink è insufficiente per sostenere un sistema su largascala, a causa dell'asimmetria delle connessioni domestiche a larga banda. I pacchetti possono essere persi per congestione e errori nella rete fisica, disconnessionedei nodi nella rete logica, tempistiche stringenti di ritardo. La mancanza di garanzia sulla consegna dei pacchetti causa degradazioni inaccettabili della qualità einterruzioni di servizio. In aggiunta a ciò, nel prossimo futuro ci si aspetta una crescente domanda di mobilità e accesso nomadico a Internet. Un insieme di peerpotrà comprendere nodi con diverse capacità di banda e risoluzione, e reti di accesso differenziate anche wireless. L'uso di terminali alimentati a batteria imporràvincoli alla complessità computazionale degli algoritmi di co-decodifica. Per tutte queste ragioni, la ricerca nel settore multimediale deve considerare aspetti chevanno al di là della pura efficienza di compressione: scalabilità, robustezza agli errori, ottimizzazione cross-layer.

L'obiettivo generale del nostro progetto è: lavorare affinché lo streaming video in tempo reale su reti P2P diventi efficiente e gradevole per utenti anche eterogenei.Questo si può a sua volta ripartire in due obiettivi pratici: "cercare soluzioni innovative di codifica video per streaming su P2P" e "cercare soluzioni ai problemilegati a terminali e reti di accesso eterogenei". Per conseguire tali obiettivi, agiremo in molteplici direzioni.

-Vogliamo migliorare la qualità percepita dall'utente, limitando le interruzioni del servizio in caso di congestione, trasmissione inaffidabile o disconnessione di nodi.Abbiamo identificato come strumenti la codifica scalabile, la codifica a descrizioni multiple (MDC) e loro combinazioni.

-Vogliamo migliorare l'efficienza nello sfruttamento della banda di uplink, senza per questo aumentare il sovraccarico dovuto alla segnalazione. Useremo tecniche dicodifica dei chunk, oppure sistemi "chunkless".

-Vogliamo gestire l'eterogeneità dei peer, in modo da permettere a utenti con terminali a diversa risoluzione/potenza anche nomadici, di collaborare all'interno dellostesso insieme, scambiandosi contenuti non necessariamente identici (layer o descrizioni). Useremo strumenti quali codifica video distribuita, MDC con protezioneineguale, tecniche di robustezza di H.264/AVC o SVC. Prevediamo che alcuni stream (p. es. quelli ottenuti con telecamere amatoriali) siano disponibili giàall'origine solo in forma compressa, e siano stati codificati al fine esclusivo di massimizzare la compressione. Affronteremo lo studio di tecniche di transcodifica perrendere robusti anche tali stream, senza decodificare e ricodificare completamente. Studieremo strategie cross-layer per ottimizzare i parametri di sorgente, canale erete. Identificheremo metriche opportune per il monitoraggio e la valutazione oggettiva della qualità video, il più correlate correlate possibile con la qualitàpercepita da un osservatore umano.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaInfine, prevediamo due attività sperimentali: un simulatore di rete P2P, per ottenere informazioni sulle prestazioni dei sistemi studiati, e un dimostratore costituitoda un protocollo di streaming P2P, che possa supportare metodologie di codifica studiate nel progetto. Tale sistema potrà essere impiegato, in fase di dimostrazionema anche dopo la conclusione del progetto, per effettuare streaming di lezioni di dottorato tra le varie sedi coinvolte, più eventuali altre che vogliano sperimentare ilservizio.

Testo ingleseAfter the success of peer-to-peer (P2P) file sharing systems such as BitTorrent, P2P networks have remarkably changed the standard client/server paradigm forcontent distribution. In P2P overlay networks, a peer node contributes resources, such as upload bandwidth and disk storage, in exchange for services from otherpeers. Despite some open issues, mainly related to security and content protection, nowadays P2P is a mature technology in the field of file sharing. This has boostconsiderable research in the next killer application, i.e. P2P video streaming.P2P is a promising technology for video streaming. It allows a broadcaster to serve a large audience, only a fraction of which is directly charging the providerresources. From the user point of view, P2P could represent a cost effective instrument to receive high quality video; moreover, users themselves can act aspro-sumers (providers and consumers), by distributing their own contents within virtual communities.However, the technology is not mature yet. File sharing applications cannot be straightforwardly extended to the case of real time video delivery. The P2P videotechnology still experiences problems of long start-time and churn-induced instability. The aggregated peer uplink bandwidth is insufficient to support large scaledistribution, due to the asymmetry of residential broadband connections. Packets can get lost for router congestion and transmission errors on the physical network,node departure from the P2P overlay, strict timing out due to real time visualization. The lack of guarantee about the actual delivery of the data may causeunacceptable drops in the reproduction quality, and frequent service outages. Moreover, we expect for the near future an increasing demand for mobility andubiquitous access to Internet. Users will join the service using terminals with different resolutions and bandwidth, and diverse, possibly wireless access technologies.The use of low power terminals will pose stringent challenges also in terms of computational complexity of the algorithms to be run for data co-decoding.For all these reasons, current research on multimedia coding ought to consider additional aspects besides compression efficiency, such as scalability, resilience,cross layer optimization.In our project, we plan to devise and validate technological solutions at the video coding level, able to cope with such a challenging scenario. The highest levelobjective of our project is to help enabling heterogeneous users to real time, TV-quality video streaming on P2P overlays. This can be divided into two specificobjectives: "Innovative P2P video streaming solutions" and "Issues related to heterogeneous terminals and access networks". To fulfil such objectives, we plan to actin some directions.-We want to enhance the user perceived QoS, avoiding service interruptions to the maximum possible extent in case of difficult transmission or node departures. Wehave identified as proper instruments scalability, multiple description coding (MDC), and a combination of them.-We want to enhance the exploitation of the uplink bandwidth of peers, which is a critical resource, and at the same time limit the overhead due to signalling trafficamong peers. To this end, we will explore chunk coding and "chunkless" strategies, making use of instruments such as MDC and digital fountain coding at theapplication level.-We want to cope with heterogeneous peers, so as to allow users with different resolution/power terminals, possibly including nomadic access, to join the sameswarm, and exchange contents that are not necessarily identical (e.g. different layers or descriptions of the same stream). We intend to face such issues usingdistributed video coding, MDC associated with unequal error protection, error resilience tools such embedded in H.264/AVC or H.264/SVC. Transcoding techniqueswill be studied to convert incoming video streams, possibly natively encoded taking into account only the compression efficiency (such as in the case of consumervideo cameras), so as to equip them with resilience tools. Cross layer strategies to optimize the source, channel and network parameters, will be investigated. Properquality metrics will be identified, correlatred to the maximum possible extent to the subjective evaluation of human observers.

Finally, the project foresees two main kinds of experimental activities: development of a P2P network simulator, to enable performance validation of the devisedsolutions, and implementation of a common demonstration test bed. This latter consists in a common P2P streaming protocol, which can support several video codingtechniques developed during the project. Such a system will be employed, both during the final demonstration and after the project conclusion, to enable thestreaming of PhD lessons among the involved universities (or other ones, which possibly want to experiment this application).

10 - Obiettivi finali che il Progetto si propone di raggiungere

Testo italianoLa diffusione di massa dell'accesso a banda larga mediante DSL o fibra ottica rappresenta un fenomeno globale ed una svolta nel modo di concepire e usare la rete.Applicazioni quali lo streaming audio, la condivisione dei file e la voce su IP, ne dimostrano le potenzialità. Nei prossimi anni ci si aspetta una forte crescita di IPTV,dato che la banda larga è ormai a disposizione di oltre 100 milioni di utenze domestiche. Molti fornitori di servizi stanno considerando IPTV come una nuovaopportunità di mercato, e come misura difensiva nei confronti dei servizi di TV via cavo e satellite. Mediante IPTV, un utente potrà accedere ad un numerovirtualmente illimitato di canali TV, a librerie di film ed una miriade di contenuti locali; la convergenza di questi servizi creerà nuove applicazioni a valore aggiunto(come la telemedicina). Rendere realtà questa visione è ineluttabile. Tuttavia, l'attuazione pratica in una rete che può contare milioni di utenti, i quali potrannorichiedere flussi diversi attendendosi una risposta in tempo reale, è una notevole sfida tecnologica. Nel classico paradigma client/server, ogni singolo utenterappresenta un costo per il fornitore del servizio, in termini di banda e risorse di calcolo. Questo implica bassa scalabilità, ovvero un limite all'utenza massimaraggiungibile; potenziali utenti potrebbero semplicemente vedersi negare l'accesso al servizio. Tuttavia, il recente successo delle reti P2P sta cambiando questaprospettiva. Popolari sistemi P2P, come KaZaa e BitTorrent, hanno attirato milioni di utenti, e funzionano in modo efficace per lo scambio di file. In tali sistemi,ogni nodo contribuisce alle risorse comuni, in termini di banda di "upload" e spazio su disco, in cambio di servizi dagli altri peer. Nonostante le questioni ancoraaperte, i sistemi P2P prosperano, e oggi l'approccio P2P rappresenta una tecnologia matura nel campo della condivisione dei file. Questo ha gettato le basi perun'applicazione del P2P nel campo dello streaming video in tempo reale. Dal punto di vista del fornitore, l'approccio P2P permetterebbe di servire un pubblico piùvasto, senza richiedere risorse proporzionalmente maggiori; infatti, solo una piccola parte del pubblico sarebbe servita direttamente. Dal punto di vista degli utenti,il P2P potrebbe consentire la ricezione di molti canali TV (e di molti altri servizi) con buon rapporto qualità/prezzo.

I problemi da risolvere sono tuttavia numerosi. Le applicazioni P2P che operano nella modalità di "file download" non possono essere generalizzate in modosemplice al caso di streaming in tempo reale. La tecnologia P2P è tuttora affetta da problemi quali forte latenza iniziale e instabilità. Inoltre, soluzioni tecniche ecommerciali per la sicurezza e la gestione dei diritti digitali sono ancora in fase di messa a punto. I mondi accademico e industriale stanno dando un contributo nonindifferente per risolvere questi problemi, ed offrire al pubblico una trasmissione TV su P2P che sia legale, di qualità scalabile e a prezzi convenienti. Uno deiprincipali obiettivi di questo progetto è contribuire a realizzare questa visione.

Altri aspetti rilevanti che riguardano la ricerca in campo multimediale sono l'inaffidabilità e l'eterogeneità. Internet è una rete "best effort", e non dà garanzia diconsegna dei dati. Perdite possono avvenire per congestione e errori trasmissivi sulla rete fisica. In un sistema P2P, la vulnerabilità è dovuta anche al fatto che inodi della rete logica si possono disconnettere in qualunque momento. In applicazioni come condivisione di file o navigazione web, specifici meccanismi di trasportorichiedono la ritrasmissione dei dati persi; tuttavia, questo non può avvenire in un contesto di streaming, a causa della rapida perdita di valore dei dati. Inutile direche le perdite di dati spesso causano un'inaccettabile degradazione della qualità percepita dagli utenti, e frequenti interruzioni del servizio. Inoltre, ci si attende unoscenario in cui gli utenti siano equipaggiati con terminali eterogenei in termini di risoluzione e banda, e tecnologie di accesso che vanno da DSL a WiMAX,GPRS/UMTS. La richiesta di mobilità e accesso nomadico pone ardue sfide, dovute all'uso di terminali a bassa potenza e all'inaffidabilità del segmento di accesso.Pertanto, la ricerca nel campo della codifica multimediale dovrà riguardare aspetti che vanno oltre la pura efficienza di compressione. Scalabilità, robustezza aglierrori, parametri di codifica ottimizzati in modo "cross-layer", supporto per la transcodifica sono caratteristiche necessarie per operare nel contesto descritto.

L'obiettivo principale del nostro progetto è studiare e sperimentare soluzioni innovative per lo streaming video in tempo reale su internet, in modalità P2P. Sipossono identificare due obiettivi principali, che portano ad attività di ricerca non necessariamente disgiunte tra loro.

Obiettivo 1: soluzioni innovative di streaming P2P. Questo progetto si concentra su aspetti di codifica video, e non si propone di fare ricerca su aspetti specificilegati alla rete logica (come ottimizzazione di protocolli di streaming P2P o della rete di overlay) o di sicurezza/protezione dei contenuti. Si vuole invece: i)cooperare con gli esperti di reti nel nostro consorzio, nonché con progetti paralleli incentrati su temi complementari, al fine di ottenere una completa conoscenzadelle caratteristiche più importanti per l'applicazione video in tempo reale su P2P; ii) individuare, esplorare e sperimentare tecniche avanzate di codifica videoadatte all'applicazione di streaming su P2P (codifica video scalabile, codifica a descrizioni multiple, ottimizzazione cross layer, codifica distribuita); iii) misurarnel'impatto e le potenzialità, in termini di parametri quali latenza, ritardo e continuità di riproduzione, e anche identificando metriche il più prossime possibile allevalutazioni soggettive. Per questo ci si avvarrà di diversi strumenti: piccoli test-bed basati su macchine locali, un simulatore di rete P2P appositamente sviluppato,


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricercaeventuali simulazioni su planetlab, un dimostratore costituito da un protocollo comune su cui effettuare prove che includano lo streaming di lezioni di dottorato.

Obiettivo 2: aspetti relativi all'eterogeneità di terminali e reti di accesso. Come già discusso, nelle reti di prossima generazione gli utenti saranno in grado diaccedere a contenuti con terminali molto diversificati e mediante reti di accesso eterogenee ed eventualmente inaffidabili; un insieme di peer comprenderà anchenodi nomadici, se non a mobilità piena. Per questi motivi, le applicazioni di video streaming in P2P richiederanno strategie di codifica ad hoc, che dovranno essererealizzate a livello applicazione o con un approccio cross-layer. Gli argomenti principali trattati in questo progetto sono: i) uso degli strumenti di robustezza aglierrori propri di standard come H.264/AVC or H.264/SVC (ordinamento flessibile dei macroblocchi, aggiornamento istantaneo del decodificatore, selezionedell'immagine di riferimento, partizione dei dati, slice ridondanti); ii) studio della codifica a descrizioni multiple, anche in sinergia con l'approccio di codificascalabile; iii) Identificazione di tecniche di transcodifica mirate ad aumentare la robustezza del flusso video in ingresso; iv) controllo del rate e adattamento di bandaper flussi video singoli o multipli; v) aspetti di ottimizzazione cross layer.

Il risultato finale delle attività proposte sarà un insieme di algoritmi opportunamente sperimentati. Il dimostratore comune, che sarà in grado di ospitare almenoalcuni degli algoritmi per test in un contesto realistico, potrà essere sfruttato anche in seguito per lo streaming di lezioni di dottorato tra le varie sedi universitarieinteressate alla sperimentazione.

Testo ingleseThe mass market deployment of broadband access and the diffusion of high-speed DSLs, cable modems and optical-based access, represent a remarkable globalphenomenon, and a breakthrough in the way we perceive and use the network. Many applications, such as audio streaming, P2P file sharing and voice over IP, aredemonstrating the potentials of broadband global communications. In the coming years, residential IPTV is expected to grow at a brisk pace, as broadband is nowavailable to more than 100 million household worldwide. Many of the major telecommunications providers are exploring IPTV as a new revenue opportunity fromtheir existing markets and as a defensive measure against encroachment from more conventional cable or satellite television service providers. In this scenario, a usercould access a virtually unlimited number of real-time broadcast TV channels, libraries of movies, and a myriad of local contents. Moreover, the convergence of suchservices in a seamless manner will create new value added applications (e.g. telemedicine). If making this vision reality is predicated on a network that can respondto millions of consumers, requesting different streams and expecting real-time response, designing and implementing it in a cost-effective fashion is quite a challenge.The Internet's usefulness as a video delivery medium is at present limited by its main pitfall that every user costs the service provider in terms of network andcomputational resources. This limited bandwidth/scalability turns out to limit the maximum reachable audience, meaning that potential users are simply deniedaccess to the service.The recent success of P2P networks is considerably changing this situation. Popular P2P file sharing systems, such as KaZaa and BitTorrent, have attracted millionsof users, and have efficiently distributed huge files, such as the Linux OS image. In such networks, a peer node contributes resources, such as upload bandwidth anddisk storage, in exchange for services from the other peers. Despite various open issues, the P2P networks and systems flourish, and nowadays, the P2P approach tocommunications represent a mature technology in the field of file sharing. This has set the stage for the next likely killer-app, namely video streaming. The advantagesin terms of robustness, reconfigurability and scalability make P2P a promising technology. From the point of view of the broadcaster, the P2P approach permits toserve a larger audience without the need of proportionally increased resources; in fact, only a small fraction of the audience should be served directly by theprovider. From the user point of view, the P2P should allow to experience high quality video in a cost effective fashion.However, the time is not quite right yet. Most P2P file sharing applications operate in a file-download mode, and cannot be straightforwardly extended to the case ofreal time video delivery. The P2P video technology still experiences problems of long start-time and churn-induced instability. In addition, technical and businesssolutions to copyright protection are still under investigation. Great effort is being carried out in both academia and industry to solve these problems and offer to thepublic a scalable, affordable, legal TV quality broadcast of contents. It is one of the main objectives of this project to contribute to such a challenge.Another relevant aspect that is affecting research in multimedia is unreliability and heterogeneity. Internet is a best effort network, with no guarantee about the actualdelivery of the transmitted data. Data get lost because of router congestion or transmission errors (especially over wireless channels). In a P2P system, thevulnerability is also due to node departure from the overlay network. In applications such as file download or web browsing, specific transport mechanisms requestthe retransmission of the lost data; however, these cannot be used in a streaming context, due to time out and network flooding problems. Needless to say, data lossesoften cause an unacceptable drop in the reproduction quality perceived by the user, and frequent service outage. Moreover, we expect for the next years acommunication scenario where a user can access information in a seamless way, using terminals with very different characteristics in terms of resolution andbandwidth, and different access technologies, ranging from DSL, WiMax, GPRS/UMTS and so on. The demand for mobility and ubiquitous access poses stringentchallenges, because of the use of low power terminals and unreliable access networks. This implies that current research on multimedia coding must consideradditional aspects in addition to compression efficiency. Scalability, resiliency, transcoding, cross layer optimization are tools to be addressed to match therequirements of next generation multimedia distribution.The main objective of the present project is to study and test resilient, and innovative solutions for real time video streaming across the Internet in P2P modality. Wecan identify two main objectives, leading to non necessarily disjoint research activities.Objective 1: Innovative P2P video streaming solutions. This project focuses on video coding aspects, and does not aim at doing research on network-specific aspects(such as optimization of P2P streaming protocols, optimization of the overlay network) or security/content protection. Instead, we want to: i) cooperate with networkexperts encompassed in the consortium, as well as with parallel projects focused on complementary topics, in order to get a full perspective of the most relevantfeatures for P2P real time video delivery; ii) devise, explore and validate advanced video coding techniques tailored for the real time P2P application (scalable videocoding, multiple description coding, distributed source coding, coding techniques, cross layer optimization), aiming at the optimization of the visual quality; iii)measure their impact and potential, in terms of typical metrics such as setup and end-to-end delay and playback continuity, and also identifying proper metrics asclose as possible to subjective evaluation. To this end, we will employ several tools: ad-hoc test-beds based on local machines, a proper P2P network simulatordeveloped within the project, (possibly) planetlab simulations, and a common experimental set up, which will enable trials among the involved universities, includingthe streaming of PhD courses.Objective 2: Issues related to heterogeneous terminals and access networks. As discussed, in the near future we expect users to access the contents with both diverseterminals and heterogeneous/unreliable access networks; a P2P swarm will possibly include nomadic or full mobility peers. For these reasons, the P2P videostreaming application will demand for ad hoc coding strategies. These may be implemented at the application layer, or in a cross-layer fashion. The main topics thatwill be addressed are: i) exploitation of error-resilience tools embedded in standards such as H.264/AVC or H.264/SVC (flexible macroblock ordering, instantaneousdecoder refresh, reference picture selection, data partitioning, redundant slices) ii) study of multiple description coding techniques also jointly with a scalable videoapproach iii) transcoding techniques aiming at increasing the robustness of the incoming video streams, which have been possibly encoded taking into account onlythe compression efficiency iv) rate control and bandwidth adaptation for both single streams and multiple stream multiplexing v) cross layer optimization issues.

The outcome of all such activities will be a set of well assessed algorithms and a common demonstration testbed. This latter, which will enable the validation of a setof algorithms in a realistic environment, will be possibly exploited also after the end of the project, to enable streaming of PhD courses among the interesteduniversities.

11 - Stato dell'arte

Testo italianoDopo il successo di BitTorrent per la condivisione di file, si è assistito al proliferare di lavori relativi allo streaming video su P2P. Molte applicazioni commercialisono state sviluppate in Cina, e trasmettono principalmente stazioni TV asiatiche. NARADA costruisce una rete logica che connette i nodi in base ad una stima del"round trip time" (RTT). I nodi della rete logica sono raggruppati in strutture ad albero, lungo le quali i dati si propagano con minimo ritardo. Il sistema è statosperimentato per applicazioni di video conferenza, ed è la tecnologia su cui si basa ESM (End System Multicast, http://esm.cmu.edu). NICE è stato progettatoinizialmente per applicazioni di streaming a banda stretta con un numero elevato di ricevitori. Esso costruisce una gerarchia di nodi basandosi su RTT. I nodimantengono informazioni dettagliate sui peer vicini (in termini di gruppi gerarchici), e sintetiche su quelli lontani; non vengono mantenute informazioni sullatopologia globale della rete. SPLITSTREAM, di Microsoft Research, rende più equa la condivisione delle risorse costruendo alberi multipli; un nodo può appartenerea tutti gli alberi tranne uno. I dati vengono divisi in segmenti, ciascuno dei quali è propagato usando un albero diverso. Un ricevitore che desidera una certa qualitàdi servizio, riceve un certo numero di segmenti collegandosi agli alberi corrispondenti. Questo schema ricorda molto il principio della codifica a descrizioni multiple,adottato anche in Avalanche di Microsoft; quest'ultimo usa concetti di "network coding" per consentire il download parallelo di file. VIDTorrent di MIT realizza una"foresta" di alberi, che trasportano flussi indipendenti di dati. I nodi ricostruiscono lo stream aggregando i flussi, similarmente a MDC. Il popolare protocolloPPLive è proprietario, ma può essere classificato come di tipo mesh. A differenza di BitTorrent, i pacchetti sono vincolati a rispettare un limite nel ritardo diconsegna. Per allentare i vincoli su tempi e ritardi, si definiscono due buffer: uno gestito da PPLive e un altro dal media player. Uno svantaggio di questaarchitettura è l'elevato ritardo iniziale; tuttavia, PPLive ha più volte dimostrato buone prestazioni. Il 28 gennaio 2006 ha trasmesso in Cina un programma popolare


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricercacollegando più di 200K utenti ad una velocità di 400-800Kbps, raggiungendo una velocità aggregata di 100Gbps. Un altro sistema di successo è DONet (oCOOLSTREAMING), su cui sono disponibili informazioni dettagliate. Per quanto riguarda l'accesso alla rete, la ricerca dei peer e la distribuzione dei segmentivideo ("chunk"), esso è simile a PPLive. I chunk più rari sono trasferiti per primi, e vengono selezionati tra i nodi che hanno maggiore disponibilità di banda. Unnodo ANYSEE si comporta diversamente; esso partecipa alla costruzione della rete logica, ma non richiede direttamente i chunk. Ogni nodo mantiene invece unpercorso attivo per i dati e un insieme di percorsi sostitutivi in caso di fallimento di quello attivo. Questo schema introduce il concetto di ottimizzazione della retelogica coinvolgendo tutti i nodi (per esempio, usa la banda inutilizzata dei nodi che stanno ricevendo un canale per aiutare altri nodi). Anysee richiede buffer piùpiccoli in confronto ad altri schemi; esperimenti indicano un ritardo massimo di 30 s. SOPCAST è nato come progetto studentesco alla Fudan University, ed è unsistema chiuso. Esso fornisce servizi sia per i consumatori che per i produttori. I consumatori possono connettersi e sintonizzarsi sul canale desiderato, mentre iproduttori possono creare un proprio canale e trasmettere i propri contenuti, oppure possono trasmettere acquisizioni di altri canali in modo simile a quanto avvienein "youtube". SopCast stato un successo immediato; in un'intervista al Wall Street Journal, gli sviluppatori hanno dichiarato che esso ha già raggiunto le 100.000connessioni simultanee.

Da questa breve e certamente non esaustiva digressione, si può notare come le soluzioni per streaming video su P2P abbiano enormi potenzialità. Considerata peròl'asimmetria tipica delle connessioni domestiche, non è ancora possibile trasmettere IPTV di buona qualità su larga scala affidandosi alla sola banda fornita daipeer; invece, è necessario che il fornitore del servizio supplisca una certa banda addizionale, oppure che si riduca la qualità del video. Per cambiare questasituazione, è necessario conseguire notevoli progressi tecnologici. Noi abbiamo identificato i seguenti argomenti, che riteniamo cruciali per ottenere miglioramentisignificativi nel prossimo futuro.

-Scalabilità. Nel P2P, la qualità del video (che dipende dal numero di utenti) è soggetta a brusche fluttuazioni. Sebbene questo problema sia intrinseco, alcunecontromisure possono essere adottate a livello di codifica video. Per esempio, la codifica video scalabile (SVC) è uno strumento interessante. Infatti, da un flussoscalabile si possono ricostruire diversi livelli di qualità, a patto che si garantisca la ricezione del layer di base. Questo permette di evitare interruzioni del servizio, einoltre può rendere plausibile lo scambio dati tra utenti con video a diverse risoluzioni. Un impulso alla ricerca su scalabilità è dato dall'esistenza del co-decoderMPEG/ITU-T JVT SVC. Esso è un'estensione di H.264/MPEG-4 Part 10 AVC, e realizza scalabilità temporale, in risoluzione, in qualità e una qualsiasicombinazione di queste, con moderata perdita di efficienza di compressione rispetto ad AVC. H.264/SVC costituirà uno degli strumenti fondamentali di questoprogetto. Ciò nonostante, non possiamo ignorare il suo principale difetto, ovvero l'elevata complessità. Sono stati proposti altri sistemi per la scalabilità, ad esempiobasati sulle wavelet (WSVC). Gli schemi noti come "2D+t+2D" o piramidi multi-scala offrono le migliori prestazioni in termini di bit-rate e scalabilità, e verrannoanalizzati in questo progetto. L'uso di SVC nel contesto di streaming in P2P è argomento relativamente nuovo. Le proposte apparse recentemente in letteraturacondividono l'approccio di classificare in qualche modo i peer, assegnando il trasporto del layer di base ai peer più affidabili. I peer possono essere chiamati asottoscrivere a priori un determinato livello di qualità. Sono state proposte anche strutture a alberi multipli, che trasportano differenti layer e vengono gestitidinamicamente in modo da massimizzare la qualità del segnale ricevuto. Tutti questi contributi si devono considerare assai preliminari.- Codifica a descrizioni multiple (MDC). Un flusso MDC è costituito da sotto-flussi, o descrizioni, che sono codificati e trasmessi separatamente. In modo simile aSVC, MDC fornisce qualità scalabile; un livello base di qualità si ottiene dalla decodifica di una singola descrizione, mentre miglioramenti si ottengono ricevendoulteriori descrizioni. A differenza di SVC, che richiede la ricezione del livello di base, in MDC le descrizioni non sono organizzate in modo gerarchico, e sono quinditutte utilizzabili. Per contro, MDC è uno schema tipicamente ridondante. Infatti, le descrizioni devono essere in qualche modo correlate tra loro, in modo chel'informazione mancante possa essere stimata dalle descrizioni ricevute. Di conseguenza, è necessario prevedere un certo aumento di rate nel bilanciamentocomplessivo rate-distorsione. Sono stati proposti molti metodi MDC: quantizzatori, trasformate correlanti, "lapped orthogonal transform", banchi di filtri correlanti,sotto-campionamento in vari domini. Recentemente sono stati proposti schemi MDC compatibili con codificatori standard quali JPEG 2000 e H.264/AVC,sicuramente rilevanti per il nostro progetto. Una delle obiezioni all'utilizzo di MDC in reti P2P è che i peer che ricevono un sottoinsieme di descrizioni non possonoricostruire esattamente quelle mancanti; di conseguenza, i peer si trovano costretti a scambiare contenuti non identici. Questo problema non è certo insolubile, e vaaffrontato anche per il caso SVC. Comunque, è bene notare che esistono schemi MDC che permettono di ricostruire esattamente il segnale. Negli schemi MDC cheusano basi ridondanti ("frame"), le descrizioni si ottengono all'uscita di banchi di filtri sovracampionati. Esse presentano un tipo di ridondanza deterministica, chepuò essere sfruttata per ricostruire esattamente i coefficienti persi. Siccome le descrizioni possono essere visivamente significative, esse si possono singolarmentecomprimere con codificatori video standard; in questo modo, la generazione e decodifica delle descrizioni si possono realizzare come strumenti di pre-postelaborazione al trasmettitore/ricevitore. Un interessante campo di ricerca riguarda il confronto e/o la fusione delle caratteristiche di SVC e MDC, e l'adattamento diMDC in modo tale da generare descrizioni scalabili. Un altro argomento degno di rilievo è l'analisi della relazione tra MDC, SVC e streaming video distribuito, chefa uso dei principi della codifica di sorgente distribuita per sorgenti correlate (per esempio, versioni a diversa risoluzione dello stesso video). Tutti questi argomentisono in larga misura inesplorati, e saranno oggetto di analisi in questo progetto.

-Sfruttamento della banda di uplink. Le connessioni a larga banda per uso domestico presentano una tipica asimmetria tra le larghezze di banda di downlink euplink; quest'ultima risulta essere un parametro critico per le prestazioni del sistema. Di conseguenza, una soluzione P2P deve realizzare uno sfruttamento ottimo diquesta risorsa. Negli algoritmi a chunk, quali quelli che derivano dal protocollo BitTorrent, è noto che l'efficienza dello sfruttamento della banda di uplink dipendedalla dimensione dei chunk. Ma se da una parte chunk piccoli consentono maggiore efficienza, dall'altra essi implicano una maggiore dimensione della mappa delbuffer che deve essere scambiata tra i peer, e quindi un maggior sovraccarico del protocollo di trasporto associato al trasferimento dei chunk. Questo impone lasoluzione di un complicato compromesso tra efficienza di banda e sovraccarico. Il problema è stato recentemente affrontato in Octoshape (www.octoshape.com), chepropone un approccio "senza chunk". Il flusso di dati originale è partizionato in N sotto-flussi; lo stream può essere ricostruito da M minore di N sotto-flussi ricevuti.Quindi, ogni nodo può ricostruire il video da M sotto-flussi ricevuti da M peer. In questo modo, l'utente vede una larghezza di banda in download M volte più grandedi quella in upload. Anche se Octoshape è un sistema chiuso, e non esistono dettagli pubblicamente disponibili, il principio ricorda da vicino la codifica a descrizionimultiple ridondanti (RMDC), e le tecniche "blind" di generazione delle descrizioni senza la necessità di negoziazione tra i vari peer. Tecniche di codifica senza chunk,strettamente legate al concetto di descrizioni multiple ridondanti e/o "blind", verranno realizzate, sperimentate e confrontate nel nostro progetto.

In alternativa, sono stati proposti schemi di codifica dei chunk entro un determinato segmento di dati. Ad esempio, nel protocollo rStream, i chunk sono ricodificati inogni nodo, usando lo stesso codice LT, in modo da limitare la trasmissione di informazioni di controllo. Inoltre, rStream propone un meccanismo ibrido push-pull perlo scambio di dati, che porta a una buona efficienza nello sfruttamento della banda.. I codici a fontana digitale (DFC), come gli LT e i raptor proposti da Luby eShokrollahi e recentemente inclusi negli standard 3GPP-MBMS e DVB-H, hanno caratteristiche che li rendono adatti per questa applicazione. Essi consentono lagenerazione casuale di un numero arbitrario di simboli codificati, con complessità lineare di co-decodifica, a spese di un minimo overhead rispetto ai codici RS. Perquesto motivo, essi verranno studiati nel progetto.

-Transcodifica e controllo del rate. In una visione di reti logiche interoperabili, si dovrà considerare la presenza di collegamenti instabili causati da nodi consegmento di accesso wireless. Inoltre, le risorse dei nodi in termini di risoluzione e banda posso essere differenti. La gestione di nodi altamente inaffidabili edeterogenei pone nuovi problemi e richiede l'utilizzo di strumenti di robustezza agli errori e di transcodifica di formati. Lo standard H.264/AVC è stato sviluppato inmodo da includere strumenti di resistenza agli errori, quali interlacciamento di slice, ordinamento flessibile dei macroblocchi (FMO), partizione dei dati in classi(associate a strategie di protezione ineguale), selezione del frame di riferimento, inserimento di slice ridondanti, frame SI/SP. Tutti questi strumenti sono disponibilianche per il livello base di H.264/SVC (che è per definizione compatibile con AVC). Tra tutti questi strumenti, l'inserzione nel flusso di MB codificati intra aiuta alimitare la propagazione degli errori. La scelta dei MB intra può essere fatta in maniera casuale oppure ottimizzata. Un algoritmo recursivo (ROPE - RecursiveOptimal per Pixel Estimate) è stato sviluppato per H.263 e recentemente generalizzato a H.264/AVC, al fine di stimare la distorsione totale con approccio pixel perpixel.

In alcune applicazioni, come video ripreso da telecamere amatoriali, il contenuto è disponibile solo in forma compressa, e la codifica è realizzata con il solo finedell'efficienza di compressione. In questo caso, la letteratura propone l'uso di un transcodificatore in un nodo della rete, che modifichi il flusso rendendolo robusto.La maggior parte delle tecniche per la robustezza sono disponibili anche per la transcodifica. Tuttavia, siccome si lavora direttamente nel dominio compresso, cisono problematiche specifiche per questo scenario. La stima della distorsione è complicata dalla non disponibilità del segnale originale. Inoltre, per motivi dicomplessità, la transcodifica deve evitare di decodificare e ricodificare completamente il video, riusando piuttosto le informazioni di codifica presenti nel video iningresso. Questi argomenti verranno trattati nel progetto, unitamente all'uso di codici di canale per scopi di robustezza, possibilmente associati a schemi scalabili perottenere protezione ineguale. In modo simile, studieremo approcci cross-layer per ottenere compromessi tra le ridondanze da inserire a livello di sorgente e dicanale.

-Un aspetto importante riguarda la valutazione oggettiva della qualità dei contenuti video fruibili su ciascun peer. In questo ambito vi sono una serie di aspettiimportanti, ed ancora poco considerati in letteratura: è necessario mettere a punto metriche oggettive per la stima della qualità video che siano il più correlatepossibile con la reale qualità percepita da un osservatore umano (Mean Opinion Score, MOS, ottenibili da un panel di osservatori). Tali metriche devono essereprincipalmente orientate a valutare gli artefatti dovuti alle perdite di dati/pacchetti avvenuti nella rete; infine tali tecniche devo essere di tipo "no reference" cioèsenza la disponibilità della sequenza decodificata senza errori. Anche questo aspetto verrà considerato con attenzione nell'ambito del progetto.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaPer riferimenti bibliografici, si prega di consultare le descrizioni degli argomenti specifici presenti nei modelli B.

Testo ingleseFollowing the success of BitTorrent for file-sharing, there has been considerable work in the area of P2P video streaming. Many of the commercial applications weredeveloped in China, and mainly broadcast Asian TV stations. NARADA builds an overlay topology that connects nodes selecting the links based on round-trip-time(RTT) estimates. On top of the overlay, it builds a source rooted minimum delay data delivery tree. It has been tested with conferencing applications and is theunderlying technology used in ESM (End System Multicast, http://esm.cmu.edu). NICE was initially designed for low bandwidth data streaming applications with alarge number of receivers. Based on round-trip-time information between hosts, it builds a hierarchy of nodes. Nodes keep detailed knowledge of close peers (interms of hierarchy) and coarse knowledge of nodes in other groups; no global topological information is needed. SPLITSTREAM, from Microsoft Research, improvesfair sharing of resources by building multiple trees, where a node can be a leaf in all trees but one. Data, divided into stripes, is propagated using a different multicasttree per each stripe. A receiver that wishes to attain a certain quality of service by receiving a given number of stripes, joins the trees that correspond to those stripes.This concept strictly resembles the multiple description coding paradigm, also pursued in the Microsoft Avalanche project, which uses network coding concepts forparallel download of files. VIDTorrent, from MIT, also implements a "forest" of independent trees that carry multiple interleaved sub-streams; nodes reconstruct thestream by aggregating the sub-streams, in an MDC-like fashion. PPLive is by far the most popular video streaming client. The protocol is proprietary, but it could beclassified as mesh-based. The major difference with BitTorrent is that packets must meet the playback deadline. In order to relax the time requirements and smoothout the jitter, packets flow through two buffers: one is managed by PPLive, the second by the media player. A downside of such architecture is the long startup delay.Nevertheless, PPLive has proven to perform remarkably well in several important applications. On January 28, 2006 it delivered a popular TV program in China,hosting over 200K users, at data rates 400-800Kbps, reaching an aggregate bit rate of 100Gbps. DONet (or Coolstreaming) is probably the next most successfulsystem implementation to date, and extensive information about the internals of the scheme are available. For features such as registration, peer discovery and chunkdistribution, it works the same as PPLive. It implements an algorithm that downloads the rarest chunks ﬁrst, and chooses the chunks owned by nodes withlargest bandwidth. Differently from the above mentioned schemes, an ANYSEE node participates in mesh building but it does not pull chunks from its peers. Everynode in the mesh keeps an active path for data, and a set of backup paths, in case the active path fails. This scheme first introduces the concept of inter-overlayoptimization. It involves all nodes (e.g. it uses the spare bandwidth capacity of the nodes that are receiving a given channel to help those nodes that are receivinganother one) increasing network efficiency. Smaller buffers are then required compared to chunk-based schemes. Experimental results evaluate the average delaywithin 30 s. Born as a student project at Fudan University, SopCast as a protocol is a closed system. It provides services to both consumers and producers of content.Consumers can log on and tune on the desired channel; producers can register a channel and broadcast content. Likewise, a producer can stream a ﬁle byacquiring such a channel, similar to what can be done with a system such as "youtube". SopCast was an almost instant success; as reported by the developers in aWall Street Journal interview, it had already supported more than 100,000 simultaneous users.

From this brief and non exhaustive overview, it turns clear that the new generation of P2P streaming solutions have enormous potential. However, given theasymmetry of typical residential broadband connections, at present IPTV-quality streaming exclusively relying on the P2P upload bandwidth is not possible; oneshould either provide additional bandwidth (e.g. from a service provider), or reduce the video quality. In order to enhance the P2P streaming experience, significanttechnological progresses are required. We deem the following topics crucial to achieve significant quality improvements in the near future.

Scalability. In P2P, the video quality (related to the number of connected peers) is subject to deep variations. Even though this problem is intrinsic in the P2Pparadigm, some countermeasures can be adopted at the video coding level. To this end, scalable video coding (SVC) is an interesting tool. In fact, several qualitylevels can be recovered from a scalable video stream, provided that some basic information (the so-called base layer) is received. This helps avoiding abrupt servicebreakdown, and also facilitates the exchange of contents among users equipped with different display resolution. A major boost to scalabiliy is given by theMPEG/ITU-T JVT H.264/SVC co-decoder, which at present is final draft international standard (FDIS). H.264/SVC is conceived as an extension of H.264/MPEG-4Part 10 AVC; it implements temporal, resolution and quality scalability and any combination of them, with almost negligible compression penalty with respect toAVC. H.264/SVC will be explored as a fundamental tool in this project. However, we cannot ignore its main drawback, i.e. the co-decoding complexity. Other toolsfor scalability have also been proposed, e.g. wavelet based SVC (WSVC) of various flavors. In this project we will consider multi-scale pyramids and adapt the relatedarchitectures to the P2P context, also paying attention to the main protocol modifications that enable the exchange of scalable streams among peers. The use of SVCencoded data in the P2P video streaming context is a relatively new topic. A few proposal have appeared, where peers are somehow ranked, and the transport of thebase layer is devoted to the most reliable peers. Each peer may be called to subscribe a priori a given quality level. Also, multiple tree architectures have beenproposed, with each tree carrying a different layer, dynamically managed so as to maximize the overall quality. Such proposal should be considered as verypreliminary.

Multiple Description Coding. An MDC stream is divided into multiple substreams (or descriptions), which are separately encoded and transmitted. Similarly to SVC,MDC allows for graceful degradation, in that a basic quality level is obtained from a single description, and quality enhancement stem from the decoding of furtherdescriptions. Different from SVC, which requires the reception of the base layer, no hierarchy exists among descriptions, so any description is useful to improvequality. On the other hand, MDC is typically redundant. In fact, descriptions must be somewhat correlated to each other, so that the information of the missing onescan be estimated from the received ones. As a consequence, some extra rate must be accounted for in the overall rate-distortion trade off. Several MD techniques havebeen proposed, such as MD quantization, correlating transforms, lapped orthogonal transforms, correlating filterbanks, video subsampling. Recently, MDC schemescompatible with coding standards such as JPEG2000 or H.264/AVC have been proposed, which are beyond doubt relevant to this project. One of the objections to theuse of MDC in P2P is that peers receiving a subset of the descriptions generally recover an estimated version of the missing ones; consequently, peers may be calledto share non equal contents. This drawback is not void of solutions, and is also relevant to SVC. However, is worth noticing that MD schemes allowing for exactreconstruction of the signal do exist. In MDC using redundant bases (frames), the descriptions, obtained as the output of an oversampled filter bank, exhibitdeterministic redundancy and enable exact recover of missing information. As such descriptions are generally visually meaningful, they can be individuallycompressed using standard tools; this way, the description generation and decoding can be conceived as pre-/post-processing tools at the transmitter/receiver.Interesting research topics regard the comparison/merging of MDC and SVC features, and the adaptation of MDC tools so as to create scalable descriptions. Anotherissue is the relationship between MDC, SVC and distributed video streaming, which makes use of the distributed source coding principles for efficient encoding ofcorrelated sources (e.g. different resolution versions of the same video). All these topics are almost unexplored, and will be addressed in this project.

Uplink bandwidth exploitation. Typical domestic broadband connections exhibit an asymmetry between the downlink and the uplink bandwidth; this latter turns out tobe a critical parameter for the system performance. Consequently, a P2P solution ought to implement an optimized exploitation of such a scarce resource. Inchunk-based algorithms, such as those stemming from the BitTorrent protocol, it is well known that the uplink bandwidth exploitation efficiency depends on the chunksize. However, whereas small chunks yield better efficiency, they also imply larger buffer maps to be exchanged among the peers, and ultimately a larger protocoloverhead associated with the chunk transfer. This imposes a complicated trade off between bandwidth efficiency and overhead. This problem has been recently facedby Octoshape (www.octoshape.com), which proposes a "chunkless" approach. The original data stream is further partitioned into N sub-streams, and the stream isreconstructed as soon as M less than N sub-streams are received. Thus, each node can recover the original video from M sub-streams received from M peers; usersexperience a download bandwidth that is M times larger than the upload one. Even though Octoshape is a closed system, and no internals are publicly available, itstrictly resembles the concept of redundant multiple description coding (RMDC), and also methods for blind generation of descriptions, without the need for peernegotiation. Chunkless coding techniques, related to the concept of redundant/blind MDC, will be studied in this project.Alternatively, chunk coding schemes within given video segments have been proposed. For example, in the rStream protocol data chunks are re-encoded in each nodeusing the same LT code, so as to avoid the exchange of overhead information. A hybrid push-pull mechanism is proposed for data exchange, leading to a very highefficiency in bandwidth exploitation. Digital fountain codes (DFC) such as LT and raptor, proposed by Luby and Shokrollahi and recently included in the3GPP-MBMS and DVB-H standards, exhibit a number of features that make them suitable for this application. In fact, they allow for the random generation of anarbitrary number of encoded symbols with linear co-decoding complexity, at the expenses of some overhead with respect to RS coding. This is the reason why thesecodes will be explored in this project for chunk encoding.

Transcoding and rate control. In a vision of future interoperable and seamless overlay networks, one must account for the presence of unreliable links, due to the factthat some peers can be connected via a wireless, possibly mobile access segment. Moreover, the peer resources in terms of resolution and bandwidth may be different.Including heavily unreliable/heterogeneous peers in a swarm is challenging, and demands for resilience and transcoding strategies. The H.264/AVC standard hasbeen designed to include resilience tools such as slice interleaving, flexible MB ordering (FMO), data partitioning (possibly associated to unequal error protection),multiple reference frame, redundant slices, SI/SP frames; all of them are also available for the H.264/SVC base layer, which is AVC-compliant by definition. Amongsuch tools, the insertion of intra-coded MB is known to be effective in that it can stop error propagation. The selection of intra-coded MB can be done either randomlyor preferably evaluating the impact of error propagation on the signal quality. To this end, the ROPE algorithm (Recursive Optimal per Pixel Estimate) has been


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricercaproposed for H.263, and recently extended to H.264/AVC, for the estimation of the end-to-end distortion on a pixel-by-pixel basis.

In practical applications, video contents (e.g. stemming from consumer video cameras) are only available in compressed from, and the encoding process merelypursues compression efficiency, with no prior knowledge of the network characteristics. In this situation, video transcoding in network nodes has been proposed toinsert error resilience into the bit stream. Most of the error resilience tools described for the uncompressed domain can be used for transcoding. Nevertheless, sincetranscoding works directly in the compressed domain, there are issues that are specific to this scenario. First, the problem of distortion estimation is complicated bythe unavailability of original data. Second, transcoding must avoid complete decoding/encoding to limit complexity, but instead re-use the coding information of theincoming compressed stream. Such topics will be addressed in this project, along with the use of channel coding for resiliency purposes, possibly associated to alayered bit-stream to achieve unequal packet loss protection scheme. Similarly, we will study cross layer approaches, to achieve better trade off between sourceredundancy (resiliency) and channel coding protection.

An important aspect is related to objective evaluation metrics of the quality of contents available on the peer nodes. The design of such metrics, not so explored in theliterature, must take into account several important aspects: the metric outputs should be highly correlated to the quality actually perceived by a final user (be inaccordance with MOS, Mean Opinion Score, collected from an observer panel); the metrics should be mainly oriented towards the evaluation of the artifactsintroduced by the data/packet losses; finally, "no-reference" metrics should be considered, as the content decoded without losses is not available at the peer-nodes.All these topics will be considered in our project.

For bibliographic references on specific topics, please refer to the "background" sections in the B-forms from each RU.

12 - Articolazione del Progetto e tempi di realizzazione

Testo italianoLa pianificazione generale del lavoro prevede un'organizzazione gerarchica in workpackage e task (fig. 1).

WP0: Coordinamento e gestione.Si effettueranno: organizzazione di riunioni iniziale e intermedie, workshop finale; creazione e manutenzione del sito Web, della libreria di SW e documenti, deldimostratore; coordinamento e gestione di aspetti amministrativi e di rendicontazione; attuazione di procedure di autovalutazione.

WP1: Scalabilità e codifica a descrizioni multiple per il P2P.SVC e MDC condividono alcuni elementi comuni, quali la disponibilità di diversi livelli di qualità al ricevitore. Si vuole valutare l'efficacia di tali strumenti nelcontesto di streaming su P2P, e individuare schemi ibridi.

T1.1 Analisi dei punti di forza e debolezza del P2P per lo streaming video. Si considereranno i principali protocolli e topologie di reti P2P esistenti, e se neanalizzeranno le caratteristiche principali, i punti di forza e debolezza, i potenziali vantaggi indotti da tecniche avanzate di codifica video. Ciò determinerà una seriedi requisiti per le tecniche di codifica da sviluppare. Se possibile, si stabiliranno contatti con altri progetti focalizzati su aspetti di sicurezza e di rete.

T1.2 H.264/SVC in P2P. H.264/SVC è una scelta privilegiata qualora si voglia attuare la scalabilità. Si affronteranno: a) Selezione dei layer da implementare eottimizzazione rate-distortion; l'ottimizzazione RD inter-layer è molto complessa, soprattutto quando il flusso è organizzato in molti layer. b) Specifica di unprotocollo di streaming P2P in grado di gestire flussi SVC. Si identificheranno topologie di rete e protocolli di streaming capaci di gestire lo scambio di flussiscalabili, e si realizzerà un client ad hoc per analisi delle prestazioni.

T1.3 Altri approcci alla scalabilità. Nonostante l'esistenza di H.264/SVC, strutture differenti per la scalabilità possono presentare caratteristiche interessanti per ilcontesto P2P. Ad esempio, H.264/SVC non è stato progettato vincolando la complessità computazionale, che tuttavia è un aspetto critico per i dispositivi mobili.Inoltre, l'analisi multi risoluzione pare ben adattarsi ad architetture ad albero multiplo. Si vogliono approfondire le questioni inerenti la complessità, e inoltreadattare e perfezionare l'approccio basato su wavelet per l'applicazione di streaming video P2P. Si studierà la decodifica a risoluzione adattativa spazio-variante,che permette di decodificare una regione ad alta risoluzione mantenendo lo sfondo ad una risoluzione più bassa. Inoltre, saranno presi in considerazione i concetti ditrasmissione basata sulla priorità delle sottobande con protezione ineguale, e di trasmissione a risoluzione adattativa nei confronti delle caratteristiche del terminalee della rete.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaT1.4 Codifica a descrittori multipli per streaming P2P. Vogliamo verificare i potenziali benefici di MDC per lo streaming P2P. Pertanto, partiremo da schemi noti inletteratura, con buone caratteristiche di efficienza e che generano descrittori ciascuno dei quali è un flusso H.264-compatibile. Quest'ultima proprietà ci sembramolto importante per un'applicazione pratica. Quindi, integreremo MDC in un opportuno protocollo di streaming P2P, e valideremo i benefici comportati da MDCper quanto riguarda qualità e continuità del servizio. Inoltre, l'uso congiunto di MDC e SVC è un argomento di ricerca ancora in larga parte inesplorato e tuttaviapromettente. Si può infatti pensare di codificare le descrizioni come flussi scalabili; in questo modo, vi è un'alta probabilità che le perdite non incidano su tutta ladescrizione, ma solo su alcuni dei layer costituenti. Si effettuerà uno studio teorico sulla fattibilità di costruire descrizioni scalabili, e si progetteranno schemi pratici,che verranno sperimentati e confrontati tra loro e con il caso non scalabile.

WP2: Tecniche di codifica e robustezza per lo streaming P2P.

T2.1 Codici a fontana digitale nelle reti mesh overlay. Nelle reti logiche di tipo mesh, ciascun nodo contatta un sottoinsieme di peer per ottenere un certo numero dichunk. Ogni nodo deve sapere quali chunk sono di proprietà dei suoi peer, e richiederli esplicitamente. Questi sistemi sono resistenti ai fallimenti dei nodi, maprovocano sovraccarico dovuto allo scambio delle mappe dei buffer. L'uso di chunk grandi limita il sovraccarico, ma diminuisce efficienza di sfruttamento dellabanda di uplink. Si analizzerà l'uso di codici per la soluzione di questo problema. Nel dettaglio: a) Si esamineranno diverse famiglie di codici (RS, LT, raptor) per lacodifica dei chunk, prendendo ispirazione dal sistema rStream. Il fine è evitare lo scambio di informazione di segnalazione, rendendo possibile la ricezione di unsegmento video (per esempio un Group of Pictures - GOP) da un qualsiasi insieme di pacchetti dati di sufficiente cardinalità senza negoziare lo scambio di chunkspecifici. Le prestazioni saranno valutate in termini di efficienza spettrale e sovraccarico totale, rispetto ai convenzionali protocolli basati sui chunk. b) I DFCpresentano un penalità limitata rispetto ai limiti teorici di prestazioni, quando il blocco di dati codificati è grande. In caso di contenuti video, i dati devono essereadeguatamente segmentati, in modo da permettere agli utenti di recuperare l'informazione per il playout. A tal fine, un approccio a finestra può essere realizzato peringrandire virtualmente il blocco di dati.

T2.2 Codifica video distribuita. Il paradigma DVC afferma che sorgenti video correlate possono essere codificate in modo efficiente da utenti che non comunicano traloro, se i dati codificati sono forniti a un unico decodificatore. Lo streaming video distribuito può essere visto come un problema di codifica di sorgenti correlate.Per esempio, se due utenti hanno versioni a diversa risoluzione di uno stesso contenuto, il primo utente può inviare la versione a bassa risoluzione, mentre il secondopuò trasmettere una descrizione DVC dell'alta risoluzione. La differenza principale di questo approccio rispetto a MDC è che gli utenti non devono necessariamenteavere a disposizione un identico video originale. Studieremo: a) DVC nel P2P. Esamineremo lo stato dell'arte di DVC e individueremo modelli di correlazione tra iframe da decodificare congiuntamente. Siccome gli utenti possono avere a disposizione stream a differente risoluzione temporale e spaziale, le tecniche di codificadovranno gestire entrambi i tipi di correlazione. b) Fusione di DVC e SVC. Si esamineranno tecniche DVC per SVC. Un particolare scenario è rappresentato dalcaso in cui un utente abbia a disposizione una versione a bassa risoluzione di un video, e un altro una a risoluzione più alta. In tal caso, il ricevitore può essereinteressato a ricevere la versione a bassa risoluzione dal primo utente e un layer di miglioramento dal secondo. La situazione è simile a quella riscontrata in SVC,con l'eccezione che il layer di miglioramento deve essere estratto senza conoscenza del layer di base. In tal caso le tecniche DVC possono essere utilizzate perrealizzare una forma di SVC. c) Super-risoluzione. Si esamineranno tecniche per l'estrazione di un singolo video ad alta risoluzione da un insieme di videoeventualmente a diversa risoluzione. Si progetteranno efficienti tecniche di super-risoluzione per la particolare correlazione e lo scenario considerati. d) Codici per ilproblema del CEO. Ciò che di solito interessa al ricevitore è la ricostruzione della migliore possibile stima dei dati originali da cui le diverse versioni sono stateestratte. Questo è noto in letteratura come problema del CEO. La progettazione di codici per questo problema potrebbe trovare interessante applicazione nei sistemiDVC.

T2.3: Resistenza agli errori e transcodifica. Vogliamo analizzare tecniche per incrementare la robustezza del segnale video rispetto alla perdita di pacchetti. Il videopuò essere disponibile nel formato originale oppure già compresso (massimizzando l'efficienza di compressione); l'adattamento deve essere gestibile in entrambi gliscenari. Considereremo due significativi tipi di adattamento: transcodifica per robustezza e controllo del rate. a) Transcodifica per garantire robustezza.Normalmente il video originale non è disponibile al transcodificatore, e le risorse di calcolo possono essere limitate. Gli algoritmi normalmente usati per la stimadella distorsione attesa dovuta alle perdite (p. es. ROPE) dovranno essere modificati. D'altra parte, strumenti come la divisione in slice, FMO, etc. possono essereusati in fase di transcodifica per migliorare l'error concealment al decodificatore. b) Controllo del rate per la transcodifica. Analizzeremo l'uso della codifica dicanale per applicazioni di transcodifica, concentrandoci sull'allocazione ottima del rate tra ridondanza di sorgente e di canale. Di nuovo, questo richiede tecnicheper la stima accurata della distorsione, ad hoc per la transcodifica. Infatti, nelle tradizionali tecniche di controllo del rate, vi è dipendenza tra ottimizzazionerate-distorsione e parametri di quantizzazione. Nella transcodifica tale problema non sussiste, in quanto il flusso compresso contiene già in sé le diverse scelte diparametri fatte dal codificatore. D'altra parte, la mancanza del video originale rende la stima dei parametri del modello rate-distorsione più impegnativa.

T2.4: P2P chunkless. Data l'analogia con MDC (un singolo flusso è suddiviso in più sotto-flussi), si possono definire schemi chunkless che forniscano anche unaqualità progressiva, usando le descrizioni multiple ridondanti (RMD). Dato che RMD agisce a livello di segnale, ci aspettiamo un controllo più accurato del flussodati in uscita quando si cambia la modalità di codifica delle singole descrizioni (ad es., variando il passo di quantizzazione). a) Affronteremo l'analisi teorica. Anchese la struttura basata su RMD è una soluzione praticabile, è necessario analizzare anche approcci alternativi. Il numero minimo dei flussi e il miglior rate dovrannoessere identificati. Infine, va notato che ogni nodo deve produrre una descrizione differente. La presenza di un controllo centralizzato che imponga a ciascun nodo ladescrizione da produrre è contro lo spirito del P2P. Un altro approccio può essere permettere a ciascun nodo di scegliere in maniera casuale la descrizione dagenerare (descrizione multipla "cieca" - BMD). b) Realizzeremo un modulo SW che: riceva le descrizioni dagli altri nodi attraverso porte UDP; utilizzi le descrizioniper ricostruire il contenuto multimediale; utilizzi il contenuto per creare una nuova descrizione da trasmettere agli altri nodi attraverso UDP. L'indipendenza delmodulo MD dal particolare protocollo P2P ne permette il test anche su elaboratori singoli. Questo modulo sarà possibilmente integrato nel dimostratore finale delprogetto.

T2.5 Algoritmi di ottimizzazione cross-layer. Al fine di raggiungere una certa QoS in un sistema caratterizzato da molti gradi di libertà, il consueto paradigma dellaseparazione sorgente, canale e rete va superato. Se SVC o MDC o entrambi sono realizzati a livello di codifica video, questi complicano ulteriormente il problema diottimizzazione. Questo è il motivo per cui lo studio di strategie di ottimizzazione congiunta (cross-layer) è un argomento impegnativo. Studieremo: a) Algoritmi diottimizzazione cross-layer per codificatori H.264/SVC. Studieremo ed realizzeremo strategie per ottimizzare congiuntamente una sorgente scalabile e i parametri ditrasmissione in base a criteri di qualità. b) Strategie cross-layer per MDC scalabile. Combineremo tecniche UEP cross-layer e MDC in un'unica architetturaottimizzata in grado di adattarsi alle condizioni della rete e la banda a disposizione.

T2.6 Metriche di qualità. Un aspetto importante nel monitoraggio e valutazione della qualità del servizio delle reti P2P per video streaming riguarda la valutazioneoggettiva della qualità dei contenuti disponibili a ciascun peer. In questo ambito vi sono una serie di aspetti importanti. E' necessario mettere a punto metricheoggettive per la stima della qualità video che siano quanto più correlate possibile con la reale qualità percepita da un osservatore umano (cioè correlati con i MeanOpinion Score, MOS). Tali metriche devono essere principalmente orientate a valutare gli artefatti dovuti alle perdite di dati/pacchetti avvenuti nella rete; devonoessere di tipo "no reference" cioè senza la disponibilità della sequenza decodificata senza errori. Ci si ripromette sia di raccogliere MOS relativi ad un numerostatisticamente significativo di sequenze la cui decodifica sia affetta da distorsioni legate alle perdite di dati (assolutamente non disponibili in letteratura), sia dimettere a punto metriche oggettive no-reference per la valutazione della qualità, la cui efficacia verrà valutata in confronto ai dati di MOS raccolti.

WP3: Dimostrazione, valutazione delle prestazioni e diffusione dei risultati.Oltre al SW di simulazione sviluppato all'interno di ciascun WP/task per convalidare i relativi algoritmi, il progetto prevede due tipi di attività sperimentali: sviluppodi un simulatore di rete P2P e realizzazione di una piattaforma comune di dimostrazione.

T3.1 Simulatore di rete P2P. Vogliamo fornire al progetto uno strumento che consenta un'analisi quantitativa di sistemi di video streaming P2P. Il simulatore saràscalabile e comprenderà topologie ad albero e mesh; modellerà la rete logica e la rete fisica sottostante. Gestirà la segnalazione tra nodi, la costruzione della retelogica e la sua manutenzione. Servirà come strumento di validazione delle tecniche sviluppate da tutte le UR del progetto.

T3.2 Sperimentazione P2P. Un protocollo P2P comune sarà selezionato per dimostrare i risultati del progetto. Esso si interfaccerà con un co-decodificatoreopen-source in modo da permettere la validazione di molte tecniche di codifica video studiate nel progetto. Ci si propone di effettuare sperimentazione di streamingvideo tra le varie sedi coinvolte, adottando come applicazione di test la diffusione di lezioni di dottorato tra le diverse università. Tale dimostratore potrà essere usatoanche dopo la fine del progetto, e esteso a altre università interessate a questo tipo di applicazione. Le tecniche di codifica avanzata (SVC, MDC ecc.) da portare suldimostratore saranno definite in dettaglio nel corso del progetto, sulla base dei risultati ottenuti nell'ambito ciascuna attività usando test-bed specifici, tipicamenteimplementati su macchine locali.

T3.3 Diffusione dei risultati. Saranno concordate opportune strategie di diffusione dei risultati del progetto.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaLe attività saranno organizzate in 3 fasi.

Nella fase 1 (mesi 1 e 2) approfondiremo lo stato dell'arte, elencheremo i principali problemi aperti, concorderemo scenari di simulazione e strumenti SW comuni,definiremo il piano di lavoro dettagliato. Durante la prima riunione (mese 1), presenteremo il know-how dei partecipanti, definiremo il calendario della seconda fase,organizzeremo gruppi di lavoro e altri strumenti di integrazione.

Nella fase 2 (mesi 3-18), tutte le attività di ricerca verranno eseguite in parallelo. Sarà mantenuto lo scambio di informazioni tra le UR al fine di evitare duplicazionidel lavoro e di coordinare la ricerca. Incontri di verifica saranno organizzati al mese 6 e al mese 12; durante tali incontri, si andrà definendo la struttura deldimostratore comune, e la lista delle tecniche che verranno su esso sperimentate. Sulla base di tali verifiche, il lavoro sarà eventualmente riorganizzato persoddisfare gli obiettivi del progetto.

La fase 3 (mesi 19-24) sarà pianificata nel corso di un'ulteriore riunione plenaria (mese 18), e sarà dedicata al test finale, all'allestimento finale del dimostratore ealla preparazione del workshop.

La pianificazione delle riunioni di progetto è riassunta in tab. 1.

Testo ingleseThe general project workplan, described here, is hierarchically organized into workpackages and tasks (Fig. 1).

WP0: Coordination and management.This WP will include: organization of kick-off, progress meetings and final workshop; set up and maintenance of Web site, common SW and document repository;coordination and management of administrative aspects and reporting; implementation of self assessment procedures.

WP1: Scalability and multiple description coding for P2P.SVC and MDC are enabling technologies, which share some common elements such as the availability of several quality levels at the receiver. We want to assess suchinstruments in the context of P2P video streaming, and to identify hybrid schemes getting the best from both approaches.

T1.1 Analysis of the strengths and pitfalls of P2P approach for video delivery. P2P protocols and overlay network topologies will be considered, and their mainfeatures will be analyzed, so as to identity their main strengths and pitfalls, and potential advantages yielded by the use of advanced video coding techniques. Thisanalysis will drive a set of requirements related to the coding techniques to be developed. If possible, links will be established with other projects more focused onnetwork and security aspects.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaT1.2 H.264/SVC in P2P. The H.264/SVC co-decoder is almost a due choice when exploring scalability. In order to enable an effective use of this tool, we will address:a) Selection of the layers to be implemented and rate-distortion optimisation. Inter-layer rate distortion optimisation turns out to be very critical especially whenmany layers are implemented. b) Specification of a protocol for P2P video streaming able to support SVC. We will identify network topologies and streamingprotocols able to deal with SVC-encoded streams. We will implement an ad-hoc client so as to validate the performance.

T1.3 Other approaches to scalability . Besides H.264/SVC, different structures for scalability may offer interesting features in the P2P context. For instance,H.264/SVC deserves little consideration to computational complexity, which in turn is a critical aspect for battery operated mobile devices. Moreover, multi-scalepyramids seem well suited to multiple tree P2P protocols. We want to further explore complexity issues, in order to permit users with battery-operated devices tocooperate with the other nodes of the network. We want to adapt and refine wavelet based approach to scalability so as to match the P2P video streaming paradigm.Space variant resolution adaptive decoding will be studied, which make it possible to decode a certain region at high spatial resolution while keeping the backgroundat a lower resolution. Priority based transmission of the various subbands with UEP will be addressed, along with resolution adaptive transmission according toterminal and network characteristics.

T1.4 Multiple description coding for P2P video streaming. We want to explore the possible benefits of MDC for P2P video streaming. We will start from a schemeknown in the literature, which exhibits good efficiency and generates descriptions that are H.264-compatible streams (this property seems important in practicalapplications). We will integrate MDC into a proper P2P streaming protocol, and will validate the benefits induced by MDC in terms of quality and continuity index.Moreover, the joint use of MDC and SVC is an almost unexplored, yet promising research topic. In fact, one can think of encoding descriptions as scalable streams;this way, there is a high chance that losses do not affect a whole description but only some of its layers. Practical schemes will de devised, validated and comparedamong them and with the non scalable situation.

WP2: Encoding and resiliency techniques for P2P video streaming.

T2.1 Digital fountain codes in mesh overlays. Mesh-based overlays implement a distribution graph, where each node contacts a subset of peers to obtain a number ofchunks. Every node needs to know which chunks are owned by its peers and explicitly pulls such chunks. These systems offer good resilience to node failures, butinvolve overhead, due to the exchange of buffer maps between nodes and to the pull process itself. Using large chunks limits the overhead, but has a negative impacton the upload bandwidth exploitation. We want to explore encoding techniques to solve this problem. In more detail: a). We will take into account different encodingstrategies and code families (RS, LT, raptor) to experiment chunk coding, similarly to the rStream protocol. The goal is to limit the negotiation among peers, makingpossible the decoding of a video segment (e.g. a group of pictures, GOP) from any sufficient subset of received packets. The performance will be validated in terms ofbandwidth efficiency and total overhead, with respect to usual chunk based protocols. b) DFC are known to exhibit a limited overhead penalty with respect totheoretical performance bounds, when the encoded block of data is large. In case of video content the data must be properly segmented, so as to guarantee that usersare able to recover information within the playout deadline. To this end, a windowing approach will be implemented to virtually enlarge the data block.

T2.2 Distributed video coding. The DVC paradigm states that different correlated video sources can be efficiently encoded by non communicating users if the encodeddata is provided to a single decoder. Distributed video streaming can be recast in terms of encoding correlated sources. For example, if two users have differentresolution versions available, the low resolution one could be sent by the first user, whereas a DSC description of the high resolution could be transmitted by thesecond user. The main difference of this approach with respect to MDC is that users are not required to have the same original video data available. We will face thefollowing topics. a) Using DVC principles in P2P. We will study the state of the art of DVC. Different models of correlations will be considered between the frames tobe jointly decoded. Indeed, as different users may have different time and space resolution data available, the encoding techniques will be intended to deal with bothtemporal and spatial correlation. b) Merging DVC and SVC. We will study DVC techniques for SVC. A particular scenario is the case when a user has a lowresolution version of a video, and another has a higher resolution version. In that case, the receiver may be interested in receiving the low resolution version from thefirst user and an enhancement layer from the second one. The situation is similar to the one encountered in SVC, with the exception that the enhancement layer has tobe extracted without knowledge of the base layer. In that case DVC techniques can be used to perform SVC. c) Super-resolution. We will study techniques to be usedfor the extraction of a single high resolution video from a collection of possibly different resolution ones. We will devise efficient techniques for the particularcorrelation and scenario considered in our application. d) Codes for the CEO problem. What the receiver is often interested in, is reconstructing the best possibleestimation of the original data from which all the different versions had been extracted. This is known in the literature as the CEO problem and it well known in the ITcommunity. Practical design of codes for this problem could find interesting application in DVC systems.

T2.3: Resiliency and transcoding. We want to investigate techniques for improving the robustness of video transmission in the presence of packet losses. Video datamight be available either in original or compressed domain (in this case, only compression efficiency has been taken into account at the encoder side), and videocontent adaptation needs to be performed in both cases. We consider two relevant types of adaptation: robust (error resilient) transcoding and rate control. a) Robusttranscoding. Unlike conventional robust encoding, original frames may be unavailable, and computational resources are limited. Owing to these facts, algorithmsused for distortion (due to packet losses) estimation at the encoder (e.g. ROPE) need to be revisited. On the other hand, coding tools such as slicing, FMO, etc. areavailable, and can be efficiently exploited also at the transcoding stage in improve error concealment capabilities at the decoder. b) Rate control for transcoding. Wewill investigate the use of conventional channel coding for robust transcoding, focusing on the optimal rate allocation between source and channel redundancy.Again, this calls for accurate end-to-end distortion estimation techniques specifically designed for transcoding. In conventional rate control, there is achicken-and-egg dilemma due to the mutual dependency between rate-distortion optimization and quantization parameters. Conversely, in transcoding such aproblem does not exist, since the compressed stream already contains mode decisions performed by the encoder. On the other hand, the lack of the original framesmakes the estimation of parameters of rate-distortion models more challenging.

T2.4 Chunkless P2P. Given its similarity with MDC (a single media stream is divided into several data streams), one can devise chunkless schemes that additionallyprovide graceful degradation, exploiting redundant multiple descriptions (RMD). We expect that, since RMD works at the signal level, one will achieve a finer controlof the output bit rate by changing the way each description is coded (e.g. the quantization step). a) We will face a theoretical work. Even though frame-based RMD isno doubt a viable solution, some investigation is required considering also alternative approaches. The minimum number of sub streams and the best bit rateassignment have to be addressed. Finally, it should be noted that each node must produce a different description. The presence of a centralized control, assigning toeach node the distribution to be produced, is against the spirit of P2P. Another approach is to let each node to choose its description at random (blind multipledescriptions - BMD). b) We will develop an MD SW module that: receives descriptions from the other peers through UDP ports; uses the descriptions to reconstructthe multimedia content; uses the content to create a new description and forward it to other peers via UDP. The independence of the MD module of the P2P protocolallows for testing it even in a standalone computer. This module will possibly be integrated in the final demonstrator of the project.

T2.5 Cross-layer optimization algorithms. In order to achieve a certain quality of service in a system characterized by many degrees of freedom, the usual separationparadigm is to be overcome to some extent. In our scenario, if either SVC or MDC or both are implemented at the video coding layer, these represent a furtherchallenge in the problem of optimizing the source, channel and network parameters. This is why the investigation of cross layer optimization strategies is challenging.We will face: a) Cross-layer optimization algorithms for the H.264/SVC coder. We will study an implement strategies to jointly optimize the scalable source and thetransmission parameters according to an overall quality criterion. b) Cross-layer strategies for scalable MDC. We will combine cross layer UEP strategies and MDCin a single, optimized architecture, able to adaptively match the network conditions and the bandwidth availability.

T2.6 Quality metrics. An important aspect in the QoS evaluation and monitoring is the design of objective evaluation metrics of the video quality available at the peernodes. The design of these metrics must take in to account several important aspects. The metric outputs should be highly correlated with the quality really perceivedby a final user (i.e., in accordance with the correspondence MOS, Mean Opinion Score, collected from an observer panel); the metrics should be mainly orientedtoward the evaluation of the artifacts introduced by the data/packet losses; finally, "no-reference" metrics should be considered, in fact at the peer-nodes it is notavailable the content decoded without any loss. We will work both on collecting subjective data in terms of mean opinion scores (MOS) of video sequences affected bypacket losses (absolutely unavailable in the literature) and in the study of novel "no-reference video quality metrics specifically designed for capturing the effects ofpacket losses. The performances of the developed metrics will tested by comparing their outputs with the collected MOS data.

WP3: Demonstration, performance assessment and dissemination.Besides the simulation SW developed within each WP/task to validate the related algorithms, the project foresees two kinds of experimental activities: development ofa P2P network simulator, and implementation of a common demonstration platform.

T3.1 P2P network simulator. The aim is to provide the project with a tool enabling quantitative analysis of P2P video streaming systems. This simulator will bescalable; both tree and mesh topologies will be considered. It will model both the overlay and the underlay network. Signalling among P2P peers and the construction


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricercaof the overlay topology as well as its maintenance will be accounted for. It will be made available to all RUs for validation of the proposed techniques.

T3.2 P2P experiments. A common P2P protocol will be implemented for demonstrating the project achievements. It will be interfaced with an open sourceco-decoder, so as to allow validation of many video coding techniques studied in the project. We want to do streaming tests among the involved RUs, adopting as acase study the distribution of Phd lessons among the involved universities. Such a test-bed will also possibly be used beyond the end of the project, and extended toother universities interested in such an application. The set of advanced coding tools (MDC, SVC etc.) to be ported in the demonstration test-bed will be detailedduring the project, based on the partial achieved results within each task using reduced test-beds, based on local machines.

T3.3 Dissemination of results. Effective dissemination strategies will be agreed upon and implemented.

The activities of the project will be organized in three phases.

In phase 1 (months 1 and 2) we will investigate the state-of-the-art of the various research topics, list the major open problems, agree upon simulation scenario andcommon SW tools, define the detailed work plan. A meeting will be organized at month 1 to present the consortium know-how, define the exact schedule of the secondphase, organize common tools, define working groups and other instruments for integration.

In phase 2 (months 3-18), all the research activities will be run in parallel. A continuous exchange of information between the RUs will be carried out in order toavoid work duplication and coordinate research on correlated topics. Verification events will be held at month 6 and month 12, to check the state of the research.Based on this verification, the work will be possibly reorganized to fulfil the project objectives.

Phase 3 (months 19-24) will be devoted to final testing and organization of the demonstrator. This phase will be planned during a plenary meeting held at month 18,and will include the integration and comparison of the techniques developed by the various RUs and the preparation of the final workshop.

The project meeting schedule is reported in table 1.

13 - Ruolo di ciascuna unità operativa in funzione degli obiettivi previsti e relative modalità diintegrazione e collaborazione

Testo italianoIl consorzio che propone questo progetto comprende cinque UR, le quali apportano competenze complementari, serie e approfondite relative alle tematiche inoggetto. I ricercatori coinvolti hanno notevole esperienza nel settore della codifica video, nonché di partecipazione e gestione di progetti di ricerca nazionali einternazionali.

In sintesi, la UR1 si occuperà di integrare in sistemi di streaming P2P video codificato con H.264/SVC e MDC compatibile con H.264/AVC; dell'applicazione dicodici a fontana digitale per la codifica dei chunk; del coordinamento del progetto. Infine, la UR1 ospiterà ricercatori del Department of Computer Science di UCLAe della Xi'an Jaotong-Liverpool University di Suzhou, Cina, per rinforzare le competenze nel settore di reti e protocolli P2P e MDC.

La UR2 si occuperà di MDC basati su banchi di filtri sovracampionati, "redundant" e "blind" MDC per P2P "chunkless", e realizzerà un simulatore SW di talimetodi.

La UR3 studierà tecniche di codifica scalabile a bassa complessità basate su trasformate wavelet e techniche di codifica scalabile a descrizioni multiple; inoltre,affronterà tematiche di ottimizzazione cross-layer.

La UR4 tratterà problematiche di robustezza agli errori e transcodifica, e modellizzazione della qualità video nei sistemi P2P. Inoltre, essa completerà le competenzeretistiche del consorzio, e allestirà un simulatore SW di sistemi P2P che verrà usato da tutte le UR.

Infine, la UR5 si occuperà della codifica video distribuita, e di scalabilità basata su piramidi multirisoluzione.

Resta inteso che tutte le UR sono coinvolte nel Task 1.1 "Analisi dei punti di forza e debolezza del P2P per lo streaming video", T3.2 "Esperimenti P2P" e T3.3"Diffusione dei risultati". Le UR potranno essere coinvolte in attività riguardanti il WP0 "Coordinamento e gestione" (come manutenzione del sito Web e dellalibreria SW comune).

Le attività di ricerca di ogni UR sono descritte nel seguito in modo dettagliato..

UR1.-Codifica video scalabile: H.264/SVC nel P2P (T1.2). Ci si riferirà a H.264/SVC, e si identificheranno strategie per la scelta dei layer da realizzare, specifiche dico-decodifica SVC nei client P2P, implementazione e validazione di un client P2P con supporto SVC. Questa attività sarà svolta con l'ausilio degli esperti di reti diquesta UR (inclusi i ricercatori di UCLA) e UR4, e in stretta collaborazione con UR3 e 5 (le quali si concentreranno sulla scalabilità a bassa complessità e WSVC).-Codifica a descrizioni multiple nel P2P (T1.4). Si studierà l'integrazione della codifica a descrizioni multiple in sistemi di streaming P2P, partendo dagli schemi chefanno uso dell'opzione slice ridondanti di H.264/AVC. Si identificheranno e realizzeranno le relative soluzioni di streaming, che saranno sperimentate e confrontatecon altri metodi MDC e DVC esplorati da UR3 e UR5.-Codici a fontana digitale nelle overlay mesh (T2.1). L'uso dei DFC per applicazioni realistiche di streaming video è promettente, anche se vari argomenti di ricercavanno approfonditi. L'efficienza dei DFC è sub-ottima in caso di blocchi corti, situazione tipica delle applicazioni di streaming video. Si proporranno soluzioni aquesto problema, basate sul concetto di "sliding fountain", in grado di fornire addizionalmente protezione ineguale errori e codifica congiunta di sorgente e canale.Inoltre, si studierà l'applicazione di DFC per la codifica dei chunk. Si analizzeranno differenti strategie di codifica e varie famiglie di codici (RS, LT e raptor). Leprestazioni dei sistemi selezionati verranno analizzate e confrontate con le strategie "chunkless" sviluppate da UR2.-Coordinamento, gestione e diffusione dei risultati (WP0, T3.3). Si realizzeranno strategie efficienti di coordinamento. Si creerà e manterrà un sito Web e una libreriacomune di SW. Si organizzeranno le riunioni di verifica e il workshop finale. Si proporrà un piano per la divulgazione dei risultati. Si promuoverà la preparazione diarticoli congiunti, e la partecipazione congiunta ad ulteriori progetti di ricerca. Ci si occuperà della rendicontazione tecnica e amministrativa.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaUR2.La UR2 analizzerà tecniche di descrizioni multiple per codifica "chunkless" e codifica robusta (T1.4, T2.4). In particolare, si considereranno schemi di redundantmultiple description (RMD) ottenuti mediante banchi di filtri sovracampionati, e schemi di tipo "blind". Lavori teorici e pratici piloteranno la scelta degli schemi piùappropriati per le applicazioni di video streaming, e del miglior numero di descrizioni per ottimizzare il trade-off tra robustezza e efficienza di codifica. Inoltre,saranno presi in considerazione vincoli specifici delle architetture P2P, come il tempo di inizializzazione, la qualità di riproduzione, la probabilità di disconnessionedi un nodo. I risultati saranno confrontati con i metodi di codifica dei chunk sviluppati da UR1. UR2 svilupperà un modulo SW per realizzare RMDC. Esso sarà usatocome strumento in una generica struttura trasmissiva P2P. Invece, il modulo P2P, che sarà il più possibile indipendente dal modulo MD, sarà sviluppato incollaborazione con le altre UR. Inoltre, UR2 svilupperà un player, il quale sarà messo a disposizione di tutti i partner come strumento di simulazione. I moduli SWverranno integrati nel dimostratore comune sviluppato durante il progetto.

UR3.L'attività della UR3 sarà organizzata in tre fasi. La prima fase si focalizzerà su una descrizione formale dei requisiti di codifica video P2P in termini di scalabilità elarghezza di banda (T1.1). Si effettuerà anche l'analisi dello stato dell'arte relativa a trasmissione robusta e soluzioni cross-layer per SVC. I risultati di queste attivitàverranno usati per definire un piano più dettagliato per le fasi successive.Nella seconda fase, le seguenti attività di ricerca procederanno in parallelo:-SVC a bassa complessità (T1.3). Al fine di permettere agli utenti con dispositivi mobili di cooperare con gli altri nodi di una rete P2P, è utile considerare algoritmiSVC a bassa complessità e confrontarli con altre soluzioni SVC, in termini di efficienza di codifica e complessità. Sarà analizzato in particolare un algoritmoappartenente alla famiglia delle "piramidi multirisoluzione" (2D+t+2D).-Si studierà la realizzabilità di descrizioni multiple scalabili (T1.4) basate sullo schema precedente descritto.-Si studieranno e valideranno algoritmi di ottimizzazione cross-layer per H.264/SVC) e strategie per MDC scalabile (T2.5), che permetteranno un adattamentoottimo alla banda disponibile, mantenendo una ragionevole complessità computazionale.Nell'ultima fase del progetto ci si focalizzerà sull'integrazione e sul confronto delle tecniche sviluppate con quelle prese in esame dalle altre UR.

UR4.Le attività di UR4 si orienteranno in tre direzioni: a) sviluppo di strumenti di codifica video robusti progettati in modo specifico per soluzioni di streaming video P2P(T2.3) b) metriche innovative per la validazione oggettiva della distorsione in sistemi P2P (T2.6), c) realizzazione di un modello accurato e la simulazione delle retiP2P (T3.1).Gli attuali standard di codifica video non sono stati ideati per lavorare in uno scenario di streaming video su P2P. Pertanto, è necessario adattare gli strumenti dicodifica esistenti al nuovo scenario, rielaborandone le componenti o introducendo nuove tecniche di codifica. La maggior parte dei dati video che vengono scambiatinelle reti P2P sono disponibili solo in formato compresso. Inoltre, il flusso di bit compresso potrebbe essere stato generato da differenti codificatori non scalabili oscalabili (come H.264/SVC). UR4 si propone di:-Esaminare nuove tecniche di transcodifica progettate in modo specifico per H.264/AVC, al fine di aumentare la robustezza dei dati compressi; esaminare l'uso deglistrumenti di codifica di canale convenzionali per una transcodifica robusta. Ciò richiede che tecniche di stima della distorsione end-to-end siano progettate in modospecifico per la transcodifica.-Mettere a punto metriche oggettive "no-reference"per la stima della qualità video che siano quanto più correlate possibile con la reale qualità percepita da unosservatore umano (cioè correlati con i Mean Opinion Score, MOS, ottenibili da un panel di osservatori); raccogliere MOS relativi ad un numero statisticamentesignificativo di sequenze la cui decodifica sia affetta da distorsioni legate alle perdite di dati, e confrontarli con le metriche oggettive selezionate.L'ultima attività riguarda lo sviluppo di un simulatore per misurare le prestazioni dei sistemi di streaming video P2P per una vasta serie di tecniche di codifica. Leprestazioni saranno misurate come velocità di riempimento del buffer di playout, ritardo end-to-end, ecc. Il simulatore modellerà sia la rete logica sia la rete fisicasottostante; esso terrà conto delle caratteristiche fisiche dei client (p.es. l'asimmetria delle connessioni internet ADSL) e delle caratteristiche dell'overlay, qualidimensioni del buffer di playout, ricostruzione e reinstradamento di segmenti, multicasting a livello applicazione, costruzione e manutenzione della rete logica. Siprenderanno in considerazione tecniche di codifica come MDC e una generica struttura di ripartizione dei dati. Il simulatore riceverà in ingresso sequenze videopre-elaborate

UR5.La UR5 sarà coinvolta nelle seguenti attività di ricerca.-Codifica video distribuita (T2.2). Si studieranno tecniche di codifica distribuita di sorgente, o meglio, nel caso specifico di sorgente video, di DVC. Il paradigmaDVC si basa sull'idea che differenti sorgenti correlate possano essere codificate in modo efficiente da utenti non comunicanti, se i dati codificati vengono forniti a unsingolo codificatore. Pertanto, in base ai principi di DVC, lo streaming video distribuito si può interpretare come un problema di codifica di sorgenti correlate; ciòsignifica che utenti che hanno a disposizione diverse versioni dello stesso video, possono contribuire al funzionamento dello streaming inviando descrizioni DSC deiloro stream, al fine di innalzare la qualità della decodifica al ricevitore. UR5 partirà dallo stato dell'arte sull'uso del principio DSC per la codifica di immaginicorrelate, e svilupperà tecniche DVC adatte alla codifica video scalabile. Inoltre, saranno individuate nuove tecniche per l'estrazione di un video ad altarisoluzione/qualità da un insieme di video a risoluzioni/qualità diverse ("super-resolution"). Si individueranno tecniche efficienti di super-resolution per i particolaritipi di correlazione e gli scenari considerati nel progetto. Infine, questa UR studierà codici progettati ad hoc per il noto problema del CEO. In questo problema, ilricevitore non è interessato a ricostruire tutte le versioni del video, ma solamente a estrarre quella a risoluzione massima possibile. Per meglio dire, il ricevitorericostruirà la migliore approssimazione possibile dei dati originali da cui tutte le diverse versioni sono state estratte.-Approcci wavelet per SVC (WSVC) (T1.3). UR5 eseguirà un'analisi dello stato dell'arte relativo a questi algoritmi. Architetture già proposte e giudicate promettentisaranno raffinate per i problemi specifici legati al video streaming su 2P. Si considereranno tecniche di decodifica adattativa a risoluzione variabile, e trasmissionecon priorità delle varie sottobande protette in modo differenziato; l'obiettivo è massimizzare la qualità della trasmissione e ottenere una trasmissione adattativa infunzione delle caratteristiche della rete e del terminale. Infine, UR5 valuterà le prestazioni degli algoritmi selezionati e curerà la divulgazione dei risultati ottenuti.

Il coinvolgimento delle UR nei WP/task è riassunto in Tabella 2. Le attività sono organizzate in modo da evitare duplicazioni nelle ricerche, ma allo stesso tempoenfatizzando cooperazione e confronti tra tecniche simili o complementari. Qualora più UR siano coinvolte in un argomento di ricerca (per esempio, scalabilità oMDC), il piano di lavoro è organizzato in modo da assegnare ad ogni UR la responsabilità di un compito specifico; il coordinamento sarà mantenuto mediante lacreazione di gruppi di lavoro e prevedendo momenti di verifica e confronto dei risultati. I gruppi di lavoro saranno individuati durante il primo incontro di progetto.A livello puramente indicativo, si possono individuare gruppi di lavoro sui seguenti argomenti: video scalabile (UR1, UR3, UR5); MDC/DVC (UR1 - SuzhouUniversity, UR2, UR3, UR5); reti e protocolli P2P (UCLA - UR1, UR4).

Noi crediamo che l'organizzazione in gruppi di lavoro, una collaborazione attiva tra tutte le UR nelle attività di dimostrazione e l'impegno ad effettuare pubblicazionicongiunte permetteranno un livello di collaborazione ottimale.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca

Testo ingleseThe consortium that is proposing the present project encompasses five RUs, which yield complementary and deep skills pertinent to the research topics addressed.The involved researchers have considerable experience in participating to and managing national and international research projects related to video coding.

In summary, RU1 will address applications of H.264/SVC, MDC methods compatible with international standards such as H.265/AVC, applications of digital fountaincodes to chunk coding, project management aspects. Finally, it is worth mentioning that RU1 hosts researchers from the Computer Department of University ofCalifornia, Los Angeles, and from Xi'an Jaotong-Liverpool University di Suzhou, China, to strengthen skills on P2P network and protocol aspects and MDCtechniques.

RU2 will deal with MDC techniques based on oversampled filterbanks and redundant MDC for chunkless P2P. RU2 will implement an MDC module, to be integratedwith the project experimental test bed.

RU3 will study low-complexity scalable video coding techniques based on wavelet transforms, and scalable Multiple Description Coding techniques. Moreover, theywill deal with cross layer parameter optimization.

RU4 will address issues related to resilience and transcoding, and metrics for objective video quality assessment. Moreover, they will contribute to network aspects,implementing a P2P network simulator to be used by all RUs.

Finally, RU5 will study distributed video coding techniques, and scalability by means of multi scale pyramids.

It is intended that all RUs are involved in Task 1.1 "Analysis of the strengths and pitfalls for P2P approach for video delivery", T3.2 "P2P experiments" and T3.3"Dissemination of results". RUs will be possibly involved in activities relevant to WP0 "Coordination and management", such as Web site and SW/documentrepository maintenance.

The research activities in charge of each RU are detailed in the following.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaRU1.RU1 will contribute on the following activities:-Scalable video coding: H.264/SVC in P2P (T1.2). H.264/SVC will be addressed, and strategies will be devised for the selection of the layers to be implemented. RU1will face the specification of SVC co-decoding within a P2P client, and the implementation of such a client with SVC support. This activity will be performed with thehelp of network experts from this RU (including the researchers hosted from UCLA), and in strict cooperation with RU3 and 5 (which will focus on wavelet based andlow complexity scalability).-Multiple description scalable coding in P2P (T1.4). The integration of multiple description coding features in P2P video streaming systems will be addressed,starting from a recently proposed MDC scheme making use of the H.264/AVC redundant slice option. The problem of matching the native scalability of MDC withSVC will be faced; the related coding solutions will be devised, validated, and compared with other MDC methods explored by RU3 and RU5.-Digital fountain codes in mesh overlays (T2.1). The use of DFC for realistic video streaming applications is promising, even though a number of research topics areto be addressed. DFC performance is suboptimal in case of short block length, which is typical of video streaming applications. Solutions to this problem will beproposed, based on the "sliding fountain" concept, possibly providing unequal error protection and joint source channel coding. Moreover, the use of DFC for chunkencoding will be explored. Different encoding strategies and code families (Reed Solomon, LT or raptor codes) will be employed to experiment segmentation ofchunks. The performance of the identified systems will be validated and compared with the chunkless strategies developed by RU2.-Coordination, management and dissemination (WP0, T3.3). Efficient coordination strategies will be implemented, including: set up and maintenance of project aWeb site and SW library. Organization of review meetings and final workshop. Dissemination plan. Promotion of joint papers and joint participation to furtherresearch projects. Administrative and technical reporting.

RU2.RU2 will investigate the use of multiple description techniques in the context of chunkless and resilient P2P (T1.4, T2.4). In particular, redundant MD schemesobtained from oversampled filterbanks , and blind schemes will be considered. Theoretical and simulative work will help selecting the most appropriate RMD schemefor the video streaming application, and the best number of descriptions to optimize the trade-off between error resilience and coding efficiency. Also, more generalquality constraints typical of the P2P architecture will be taken into account, such as setting time, reproduction quality, probability of node departures. The resultswill be compared to the chunk coding methods of RU1.-RU2 will develop a software solution implementing an MD module to be used as a tool in a general P2P transmission framework ). The P2P module, which is mostlyindependent of the MD module, will be developed in collaboration with the other RUs. RU2 will develop a player module , which will be made available to allpartners as a simulation tool. The SW modules and the comparison with the techniques developed by the other RUs, will be demonstrated within the commonsimulation framework developed during the project.

RU3.The activity of RU3 will be organized in three phases. Since a formal description of the P2P video coding requirements in terms of scalability and bandwidth ismandatory, the first phase will be focused on this aspect (T1.1). Investigation of the state-of-the-art about robust transmission and cross-layer solutions for SVC willbe addressed as well. The results of these activities will be possibly used to define a more detailed plan for the following phases.In phase two, the following research activities will be run in parallel:-Low complexity SVC (T1.3). In order to permit users with battery-operated devices to cooperate with the other nodes of a P2P network, it is useful to explore theutilization of low-complexity SVC algorithms and compare them with other SVC solutions, in terms of both coding efficiency and computational complexity. A codingalgorithm belonging to the multi-scale pyramid family will be analyzed.--The feasibility of building multiple descriptions which are also scalable (T1.4) will be investigated, based on the previously described scheme.-Cross-layer optimization algorithms for the H.264/SVC coder and cross-layer strategies for scalable MDC (T2.5) will be then devised, analyzed and validated,allowing to optimally adapt to bandwidth constraints at a reasonable computational complexity.In the last phase of the project, the focus will be on the integration and/or comparison of the developed techniques with the ones investigated by the other RUs.

RU4.The activities of RU4 will be oriented in three main directions: a) development of resilient video coding tools specifically designed for P2P video streaming (T2.3), b)innovative metrics for objective evaluation of the video quality in P2P systems (T2.6), and c) accurate modeling and simulation of P2P networks (T3.1).State-of-the-art video coding standards are not devised to address the video streaming P2P scenario. As such, there is the need to adapt existing coding tools to thenew scenario, by revisiting their features, as well as to introduce novel coding techniques. Most of the video data exchanged in P2P networks is likely to be availablein compressed format. In addition, the compressed bitstream might have been produced by many heterogeneous non-scalable codec, or by a scalable codec (e.g.H.264/SVC). RU4 will:-Investigate novel transcoding techniques specifically designed for H.264/AVC, in order to increase the robustness of the incoming compressed video data towardspacket losses; investigate the use of conventional channel coding tools in robust transcoding. This calls for accurate end-to-end distortion estimation techniquesspecifically designed for transcoding;-Design objective "no-reference" metrics, for video quality assessment, which are highly correlated with the quality really perceived by a final user (the metric outputsshould be in accordance with the correspondence MOS, Mean Opinion Score, collected from an observer panel); collect MOS data related to a statistically significantnumber of sequences, whose decoding is affected by distortion due to data losses, and compare these ones to the selected objective metrics.The last activity regards the development of a simulator to measure the performance of P2P video streaming systems for a wide set of coding techniques. End-to-endperformance will be measured as the rate of underflows of the play-out buffers, end-to-end delay, etc. The simulator will model both the overlay system and theunderlay transport network; it will model the user client underlay features (i.e. asymmetric capacity of ADSL Internet connection) and overlay subsystem (play-outbuffer, reconstruction of segments, rerouting of segments, application-level multicasting, overlay topology building and maintenance). Multiple coding techniques willbe accounted for, by supporting a general MDC and a general structure of sub-frames, frames and segments. The simulator will receive as an input real codedvideotraces, pre-processed by a special module extracting the sequence of frames and segments, together with their characteristics and timing.

RU5.RU5 will be involved in the following research issues.-Distributed video coding (DVC) (T2.2). The use of DSC techniques and DVC in the specific case of video sources, will be explored. This paradigm is essentiallybased on the idea that different correlated sources can be efficiently encoded by separated non-communicating users if the encoded data is to be provided to a singledecoder. Thus, within the DVC paradigm it is possible to consider the distributed video streaming problem as the problem of encoding correlated sources to a singleuser. This means that different users that have available different versions of a same video, can contribute to the streaming operation by sending DSC descriptions oftheir video in order to enable higher quality decoding of the receiver. RU5 will start from state of the art for the use of DSC principles in encoding sets of correlatedimages, and will develop DVC techniques for the problem of scalable video coding. Then, novel techniques will be identified for the extraction of a single highresolution and high quality video from a collection of possibly different resolution and quality videos coming from the senders (super-resolution). Efficientsuper-resolution techniques will be identified for the particular type of correlation and scenario considered in our application. Finally, RU5 will study codes designedad hoc for the well known CEO problem. In the proposed problem indeed, the receiver is not actually interested in reconstruct all the versions of the video availableto the different users, to extract the higher resolution one. Actually, what the receiver is interested in is reconstructing the best possible estimation of the original datafrom which all the different versions had been extracted.-Wavelet approaches to SVC (WSVC) (T1.3). RU5 will perform an analysis of the state of the art related to such algorithms. Then, promising already proposedarchitectures will be refined for the specific problems related to P2P video streaming. Space variant resolution adaptive decoding and priority based transmission ofthe various sub-bands with unequal error protection will be addressed, so as to maximize the quality of received transmission and achieve resolution adaptivetransmission according to terminal and network characteristics. Finally, RU5 will implement performance evaluation and dissemination of the obtained results.

The involvement of the RUs to WP/tasks is summarized in Table 2. It can be noticed that the activities are organized so as to avoid any research duplication, but at thesame time enforcing cooperation and cross-validation of similar or complementary techniques. In fact, when more than one RU are involved in a research topic atlarge (e.g., scalability or MDC), the workplan is organized so as to assign each RU the responsibility of a specific task, while keeping coordination by means of theto-be-created working groups and planned comparison stages. Such working groups will be identified during the first project meeting. A purely indicative list ofsub-groups may be: Scalable video team (RU1-Suzhou University, RU3, RU5); MDC/DVC team (RU1, RU2, RU3, RU5); P2P network team (RU1-UCLA, RU4).We believe that the organization of working sub-groups, a proactive collaboration of all RUs to demonstration activities and the engagement to pursue jointpublications will enable an optimal level of cooperation.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca

14 - Risultati attesi dalla ricerca, il loro interesse per l'avanzamento della conoscenza e le eventualipotenzialità applicative

Testo italianoPremessa.

Il mercato degli audiovisivi e dell'intrattenimento, l'utenza di servizi mobili e quella di servizi a larga banda sono senza dubbio tre fattori chiave per stimolare lacompetitività e creare nuove opportunità di lavoro. La percentuale di utenti che posseggono contenuti IP personali o pubblici, raggiunge ormai il 16%. Videopersonali e film amatoriali rappresentano oggi una percentuale significativa dei contenuti IP (rispettivamente 26% e 17%), e non è difficile prevedere che questinumeri crescano esponenzialmente. Inoltre, le abitudini degli utenti stanno cambiando. Oltre ai videogiochi e alla musica, che oggi rappresentano le principaliapplicazioni, la IPTV su reti logiche P2P è prevista in enorme espansione nei prossimi anni. Si prevede che il numero globale di utenti di IPTV passi da 8.2 milioninel 2006 a 50.7 milioni nel 2010, con un tasso di crescita annuale del 58%. E' anche interessante notare come l'Europa abbia un numero di utenti superiore a quelloche era stato precedentemente stimato. Dal punto di vista di un fornitore di servizi, l'introduzione di video sulle proprie reti genererà un volume di traffico cheridicolizzerà quello prodotto dalle attuali applicazioni audio e dati (alcuni studi prevedono che nel 2010 il traffico dovuto a servizi video costituirà il 90% del trafficototale). Di conseguenza, distribuire questi contenuti video in modo efficiente e scalabile, in modo da poter fornire a migliaia di utenti un servizio di qualità televisiva,costituisce una priorità assoluta.

Noi siamo convinti che queste applicazioni siano attualmente limitate dalla mancanza di soluzioni aperte, scalabili e flessibili, dalla mancanza di inter-operabilitàtra i vari formati e sistemi, e in qualche caso anche da una mancanza di interessi comuni e di comprensione profonda delle problematiche e delle opportunità diquesta tecnologia innovativa. Effettivamente, si forma spesso un profondo solco tra il mercato dei "pionieri", personalità di solito visionarie e aperte nei confrontidell'adozione di tecnologie molto avanzate, e il mercato "di massa", dominato piuttosto dal pragmatismo e da una certa resistenza a convincersi della necessità dimodificare le proprie abitudini; sfortunatamente, quest'ultimo rappresenta in genere il segmento dominante. Questo discorso vale sia per gli utenti finale, sia per ifornitori di servizi e i gestori delle reti di telecomunicazioni. La sfida maggiore nello sviluppo di tecnologie molto innovative sta nel riuscire a ridurre questo solco,inducendo una transizione tra il primo segmento di utenti visionari e la massa di utenti pragmatici. Noi ci aspettiamo che la ricerca possa avere un ruolo notevole nel


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricercarendere possible questa transizione, dimostrando l'impatto pratico delle nuove tecnologie sulla vita quotidiana dei cittadini.

Risultati attesi ad alto livello.

Nel contesto descritto, noi ci aspettiamo che il nostro progetto possa giocare un ruolo proattivo, scommettendo sulle tecnologie della codifica video scalabile edefficiente e sulla distribuzione di servizi caratterizzati da migliore qualità. Pensiamo anche che questo possa stimolare l'emergere di nuovi servizi (per esempio ditelemedicina). Il progetto contribuirà alla soluzione di alcuni problemi tecnologici che al momento attuale limitano la crescita di servizi video in tempo reale suInternet.

-Specificando tecniche innovative, robuste, scalabili, efficienti per lo streaming video, ci aspettiamo che il progetto contribuisca a rendere IPTV su P2P unatecnologia proficua e efficiente nell'uso della banda dei gestori del servizio. Questo può stimolare la competitività nel settore delle tecnologie dei media di futuragenerazione, e la creazione di nuovi modelli di business per gli operatori di rete e i fornitori di servizi e contenuti, anche in grado di limitare le diffidenze finoramostrate nei confronti di una tecnologia spesso associata alla pirateria e violazione di diritti di autore.-Ponendo l'utente al centro del sistema di distribuzione dei media, noi pensiamo che il progetto favorirà l'adozione di nuove tecniche di produzione e distribuzione.Abbracciando la tecnologia P2P, il progetto contribuirà ad introdurre nuove opportunità per la produzione e lo sfruttamento di contenuti, dal momento che il P2Plibera i piccoli creatori e distributori dai costi dell'infrastruttura. Distribuendo contenuti multimediali avanzati a basso costo nell'ambiente domestico, il progettocontribuirà al processo di abilitazione di un numero sempre maggiore di cittadini all'accesso di contenuti digitali, riducendo il cosiddetto "digital divide".Rimuovendo la barriera della bassa qualità, robustezza inadeguata, scalabilità limitata e interoperabilità parziale, ci aspettiamo che il progetto contribuisca arendere accessibile la IPTV di buona qualità a tutte e categorie di utenti, e dare un maggiore grado di liberà nella scelta del mix di servizi che incontrino le necessitàdei singoli individui.

Risultati attesi in dettaglio.

Da un punto di vista prettamente tecnico, ci attendiamo che il progetto porti risultati innovativi nei seguenti campi.

-Risultati attesi su: scalabilità, codifica a descrizioni multiple, codifica video distribuita. Attualmente, gli strumenti di codifica video non sono concepiti perl'applicazione di IPTV: tipicamente, gli encoder si propongono esclusivamente di massimizzare l'efficienza di compressione, e forniscono supporto limitato per larobustezza e la trascodifica. D'altro canto, gli attuali protocolli e client P2P non sfruttano appieno il potenziale dei metodi innovativi di co-decodifica. In questoprogetto, noi abbiamo identificato alcune tecnologie che, dal nostro punto di vista, possono essere usate in modo sinergico per migliorare l'esperienza IPTV. Ilprogetto approfondirà queste metodologie, sia individualmente che congiuntamente; metodi come MDC e/o SVC saranno coniugati con le architetture di reti logicheP2P, come per esempio le architetture ad albero multiplo. Ci aspettiamo che dalla sinergia di questi due ambiti di ricerca possano sorgere metodologie innovativeper ambedue gli aspetti (video e architettura). Per questa attività, saremo coadiuvati dai ricercatori associati a UR1 del Computer Science Department di UCLA, iquali fungeranno da consulenti sugli aspetti di rete, e permetteranno di sperimentare e valutare idee promettenti. Si perseguirà l'idea innovativa di consentire a utentinello stesso insieme lo scambio di segmenti video relativi a flussi anche non identici; questi possono rappresentare descrizioni o layer differenti, o anche essereottenuti a partire da sequenze originariamente differenti in risoluzione o frame rate (p. es. un CIF e un QCIF). Ci aspettiamo che questo da un lato espanda l'insiemedei possibili peer, dall'altro permetta di riscalare la qualità dello stream visualizzato in funzione delle risorse effettivamente disponibili (in termini di banda,risoluzione del terminale, ecc.). Questo in ultima analisi avrà un impatto notevole sulla qualità percepita (per esempio, riducendo la frequenza delle interruzioni delservizio), sulla disponibilità di peer (contenuti leggermente differenti riferiti allo stesso stream saranno messi a disposizione della comunità), sulla flessibilità (utentipotranno accedere al servizio con terminali a bassa risoluzione, senza sovraccaricare la rete). Su questi argomenti, si prevede che il progetto conseguirà due tipi dirisultati pratici: 1) approfondita comprensione delle tecniche, e sperimentazione scientifica di SVC/MDC/DVC; 2) integrazione di alcune tecniche in un dimostratore,per divulgare le idee relative durante il workshop finale, e in altre occasioni aperte al pubblico; 3) impatto su architetture di reti logiche P2P e sperimentazione diidee congiunte protocollo-codifica video.

Risultati attesi su: tecniche di codifica di chunk e "chunkless". Una delle principali difficoltà incontrate nel modificare i protocolli di condivisione dei file in P2P perconsentire il trasporto di video in tempo reale, è il dimensionamento delle unità dati da scambiare tra i peer. Infatti, siccome i contenuti perdono velocementerilevanza, è importante sia sfruttare in modo ottimale la banda di uplink dei peer (tipicamente limitata nelle connessioni ADSL), e limitare il traffico di overhead. Laprima esigenza richiede che il video sia segmentato in parti piccole, mentre la seconda richiede l'opposto in modo da tenere sotto controllo il traffico di segnalazione.Anche se l'impatto di questi aspetti è legato strettamente all'architettura della rete logica su cui si lavora, noi riteniamo che l'approccio "senza chunk", così come lacodifica dei chunk, siano molto importanti per ottimizzare questo bilanciamento. Strumenti innovativi quali (nuovamente) MDC e i codici a fontana digitale stannodiventando sempre più interessanti in questo contesto. A questo fine, ci si aspetta che il progetto ottenga i seguenti risultati: 1) profonda comprensione dell'approcciodi codifica senza dei chunk o "chunkless"e del potenziale pratico in associazione con le più promettenti architetture di rete logica; proposta e validazione di metodiper la codifica "senza chunk" basati sulle trame ridondanti e di chunk coding con codici a fontana digitale 2) integrazione di queste idee nel dimostratore finale, perconvincere la comunità scientifica e tecnologica della loro utilità.

Risultati attesi su: transcodifica e robustezza. Anche se strumenti per la robustezza agli errori sono effettivamente presenti nei codificatori video moderni qualiH.264/AVC, quando si deve attuare lo streaming video su una rete logica P2P l'uso di tali strumenti deve essere ridefinito. Infatti, le condizioni sia della rete fisicasia di quella logica non sono stazionarie, e questo influisce sul tasso di perdita di pacchetti sperimentato dall'utente finale. Inoltre, se il video deriva da video camerecommerciali, è assai probabile che queste ultime comprendano uno stadio di compressione integrato; pertanto, lo stream sarà disponibile solo in forma compressaanche allo stesso produttore del contenuto. Per migliorare la qualità dello stream ricevuto, è importante identificare tecniche di transcodifica efficiente, in modo dapermettere di inserire adeguate opzioni di robustezza e ottimizzazione distorsione-rate, eventualmente in modo "cross layer" (tenendo in debito conto un'eventualecodifica scalabile, la codifica di canale ecc.), con lo scopo di ottenere una certa qualità del servizio in un sistema caratterizzato da molteplici gradi di libertà. Aquesto fine, ci si aspetta che il progetto consegua i seguenti risultati: 1) sviluppo di tecniche di transcodifica e ottimizzazione del rate 2) validazione di tali tecnicheper mezzo di un opportuno simulatore di rete. Infine, lo sviluppo di nuove metriche di qualità "no-reference" costituisce un'indubbia innovazione rispetto allo statoattuale della ricerca.

Testo ingleseForeword.

Audio/video and entertainment market, mobile subscribers, and broadband services are beyond doubt three key factors to foster competitiveness and create newopportunities. The percentage of subscribers having personal or public IP-content presently reaches 16%. Personal videos and movies today result in a significantpercentage (26% and 17% respectively), and it is expected that these numbers will increase exponentially. Moreover, the user habits are changing. Besides videogaming and music play, which are presently the majority applications, IPTV over P2P overlay networks is expected to boom the years to come. The number of globalIPTV subscribers is expected to grow from 8.2 millions in 2006 to 50.7 million in 2010, a compound annual growth rate of 58 percent. It is also interesting to noticethat Europe has higher subscriber numbers than the previous forecasts. From a service provider standpoint, the introduction of video onto its own networks isexpected to generate network traffic that will dwarf the volume of traffic generated by current data and voice services (studies highlight that the traffic of videoservices will be over 90% of the total network bandwidth at 2010). As a consequence, distributing this video traffic in an effective and scalable way, so as to supportthousands of users while delivering a TV-like quality, is a major priority.

We are convinced that these applications are presently constrained by the lack of open, scalable and flexible solutions, the lack of interoperability between variousformats and systems, and in some case the lack of common interest e profound knowledge of the challenges and opportunities of such innovative technologies.Actually, there is a gap between the market of early adopters, populated by visionaries willing to take a new technology (which is the present situation of IPTV), andthe majority of pragmatists, which cannot be easily convinced to change their habits. Unfortunately, these represent a crucial marketplace segment. This holds truenot only for final users, but also, more important, for service providers and telecommunication network operators. The greatest peril in the development of aninnovative technology lies in reducing this gap, and making the transition from the early market dominated by visionaries to a mainstream market dominated bypragmatists. Research on these topics is expected to help in this transition, demonstrating the practical impact of the novel technologies on the citizens' everyday life.

Expected results at large.

In the described context, this project is expected to play a pro-active role by supporting A/V scalable encoding, and efficient distribution of increased QoSapplications, so fostering the emergence of new services (e.g. telemedicine). It will contribute to the solutions of some technological issues, which presently limit themarket growth of real time video services over the Internet.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca-By specifying innovative, resilient, scalable, efficient techniques for video streaming, we expect to contribute to make the IPTV over P2P a profitable, bandwidtheffective technology for service providers. This, in turn can boost competitiveness in a new generation of media technologies, new business models for networkoperators, service and content providers, also overcoming the common interpretation of this technology as the domain of piracy and copyright protection violation.

-By placing the user in the centre of media distribution, we will help widespread adoption of new digital media consumption and production patterns. By utilising P2Ptechnologies, we will help introducing new opportunities for content production and exploitation, as it liberates the small content creators and service provider fromthe infrastructure costs. By distributing advanced multimedia applications across multiple low cost appliances in the home environment, we will help the process ofenabling more citizens, currently excluded by the "digital divide", to access digital services. By removing the barrier of low quality, inadequate resilience, limitedscalability and partial interoperability, we expect that our project will help making TV quality video over IP accessible to all user categories and give greater freedomof choice in mixing and matching services and appliances to suit their specific needs.

Expected results in detail.

From the technical specific standpoint, we expect that our project will yield innovative results in the following fields.

Expected results on: Scalability, multiple description coding, distributed video coding. At present, video coding tools are not conceived with the IPTV application inmind; encoders typically aim at optimizing the pure compression efficiency, and only limited support to resilience and transcoding are offered. On the other hand,current P2P protocols and clients do not exploit the potential of innovative co-decoding methods. In this project, we have identified some technologies that, in ourview, can be used in a synergistic way to improve the IPTV experience. This project will deepen the insight into such techniques, which will be explored bothindividually and exploring their joint potentials. Methods such as MDC and/or SVC will be matched to the most promising P2P overlay architectures for real timevideo streaming, such as multiple trees; we can expect that from the synergy of the two methodologies, innovative solutions at both levels may stem. For this activity,we will be supported by the associated researchers of the Computer Science Department at UCLA, which will act as "network consultants" and will be able toexperiment and evaluate promising ideas. At present, P2P distribution allows users to exchange contents that are bit-wise equal. The innovative paradigm will bepursued, of making it possible for users in a swarm to freely exchange video sequences that represent different descriptions or layers, or even stemming from originalvideo sequences that are different in resolution or frame rate (i.e. a QCIF and a CIF). This is expected from one side to enlarge the set of possible peers, on the otherhand to rescale the quality of the displayed sequence as a function of the actual resources, in terms of bandwidth, terminal resolution and so on. In the very end, thiscan have a major impact on the perceived quality (less service outages), video availability (slightly different contents referring to the same stream will be madeavailable to the swarm), flexibility (users may access the service with low resolution terminals, without overloading the network). On these topics, the project foreseestwo kinds of expected results: 1) thorough understanding of the techniques, and scientific validation of SVC/MDC/DVC proposals. 2) Integration of some techniquesin a technological demonstrator, to disseminate the related ideas and concept during the final workshop as well in other open sessions. 3) Impact on P2P networkarchitectures and related validation of joint ideas.

Expected results on: Chunk encoding and chunkless methods. One of the major difficulties encountered in modifying P2P file sharing protocols in order to supportreal time video, is the dimensioning of the data units to be exchanged among peers. In fact, as contents deeply loose relevance, it is important to both optimally exploitthe peer uplink bandwidth (limited in typical ADSL connections), and limit the overhead traffic. The first requirement demands for the video being segmented intosmall parts, whereas the second one demands for the opposite so as to limit signalling traffic. Even though the impact of such aspects is strictly related to the overlaynetwork architecture that is being implemented, we deem the "chunkless approach", as well as chunk coding methods, very important to achieve this trade off.Innovative tools such as (again) MDC and digital fountain codes are getting more and more appealing also in this context. To this end, the project is expected to yieldthese results: 1) deep understanding of the chunkless/chunk coding approach paradigm and potentials, in association with the most promising overlay networkarchitectures; proposal and validation of techniques for chunkless methods based on redundant frames and chunk coding based on digital fountain codes 2)integration of such ideas in the final demonstrator, to convince the scientific community about their usefulness.

Expected results on: transcoding and resilience. Even though resilience tools are indeed present in modern video standards such as H.264/AVC, when videostreaming has to be performed on a P2P overlay the use of such tools must be redefined. In fact, the conditions of both the physical and the overlay network are nonstationary, and this affects the packet loss rate experienced by the final user. Moreover, if video is captured by means of consumer video cameras, it is very likely thatthese latter encompass an internal compression engine; therefore, the stream is available in compressed form also at the content provider side. In order to enhancethe quality of the received stream, it is important that efficient transcoding techniques are devised, so as to enable the insertion of proper resilience tools and therate-distortion optimization, possibly in a cross-layer fashion (taking into account possible scalability, channel coding etc. with the objective of achieving a certainQoS in a system characterized by many degrees of freedom. To this end, the project is expected to yield these results: 1) development of transcoding and rateoptimization techniques 2) validation of such techniques by means of proper simulation. Last but not least, the development of novel "no-reference" metrics for videoquality assessment represents a further innovation yielded by this project.

15 - Elementi e criteri proposti per la verifica dei risultati raggiunti

Testo italianoQuando si valuta il successo di un progetto e la bontà dei suoi risultati scientifici, istintivamente si fa ricorso a criteri soggettivi, quali la qualità e la quantità dellaricerca svolta, il livello di integrazione dei partecipanti, l'efficacia della divulgazione dei risultati, l'impatto sulla comunità scientifica e tecnologica. Siamo convintiche su questi concetti, generici ma fondamentali, si possa costruire un sistema di (auto)valutazione che, dal punto di vista dei ricercatori, sia utile per dare impulso alprogetto, e da quello dei valutatori, si possa concretizzare in metriche oggettive, significative e facilmente verificabili. Cercheremo nel seguito di esemplificare conchiarezza questi concetti.

Criterio soggettivo 1: "qualità e quantità della ricerca". Un indicatore semplice ma efficace per misurare questo parametro è il numero di articoli scientifici accettatiper la pubblicazione su interviste con elevato impact factor, o presentati a conferenze internazionali. Un altro parametro da considerare è il numero di citazioni ditali articoli, reperito mediante opportuni motori di ricerca come Google Scholar. Noi intendiamo pianificare attentamente una strategia di pubblicazione dei risultati,che tenga in conto la rilevanza della rivista/conferenza. Una lista delle riviste più importanti (p.es. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communicationsand Applications, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on Multimedia, IEEE Transactions on Image Processing) edelle conferenze significative (p. es. IEEE ICIP, ICASSP, MMSP) sarà concordata tra i partecipanti, e la sottomissione degli articoli sarà pianificata in tempo utile.Noi perseguiremo al massimo grado possibile la filosofia della "ricerca riproducibile". Infatti, siamo convinti che un risultato di ricerca reso pubblico in modotrasparente, includendo tutti i dettagli possibili sugli algoritmi e i parametri di simulazione, usando dati di prova pubblicamente disponibili, in taluni casi fornendoliberamente il codice sorgente o eseguibile, possa catalizzare confronti e discussioni utili e in ultima analisi portare a una maggiore consapevolezza dei fenomeni inesame. Per dettagli sul concetto di ricerca riproducibile, si consulti il forum di discussione sulla ricerca riproducibile all'indirizzolcav.epfl.ch/reproducible_research/forum.Parallelamente, la qualità della ricerca può essere misurata in termini di numero di brevetti sottomessi. Dedicheremo cura all'identificazione dei risultati chepresentino potenzialità brevettuale, e promuoveremo strategie brevettuali, tenendo in debito conto le procedure realizzate in tal senso dalle varie organizzazionipartecipanti. Altre metriche oggettive che rispondano al criterio "qualità e quantità della ricerca" possono essere: numero di partecipanti alle riunioni plenarie etematiche, numero di persone coinvolte nella preparazione della documentazione, coinvolgimento nelle attività di ricerca con diversi gradi di responsabilità, massacritica di partecipazione, puntualità nel sottomettere la documentazione periodica richiesta.

Criterio soggettivo 2 "Integrazione". Sebbene la competizione sia senza dubbio utile elemento di crescita, talora essa può rallentare il progresso su argomenti diricerca complessi, che richiedono piuttosto una messa in comune di conoscenze, capacità e idee. Siamo convinti che ricercatori ben ambientati nel consorziocollaboreranno più volentieri e proficuamente alla ricerca. Pertanto, sosterremo la cooperazione in molti modi.-Un efficace sito Web sarà messo a disposizione dei partecipanti, con una sezione pubblica aperta alla comunità esterna, per (a) facilitare lo scambio di idee (peresempio ospitando un archivio comune di documenti); (b) pubblicizzare eventi di rilevanza per il progetto.-Si costruirà una libreria SW comune, comprendente codice relativo a diverse soluzioni ai problemi affrontati, al fine di abilitare test e confronti sugli algoritmi eprotocolli sviluppati nel progetto. Essa costituirà la base per il dimostratore comune.-Si organizzeranno frequentemente incontri, sia plenari che tematici, usando quando possibile strumenti di videoconferenza per limitare le spese di viaggio,l'inquinamento e l'impatto su quella preziosa risorsa che è il tempo delle persone. Questi incontri saranno organizzati con cura per renderli veramente efficaci; si


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricercadefiniranno per tempo l'agenda e le decisioni da prendere.

Un parametro soggettivo per valutare la riuscita dell'integrazione è lo sviluppo congiunto di attività e il raggiungimento di risultati che la singola sede non sarebbestata in grado di conseguire. Questi concetti si possono misurare con parametri oggettivi quali il numero di articoli congiunti (ovvero, a nome di ricercatori facentiparte di UR diverse) pubblicati su riviste o presentati a conferenze internazionali. Un'altra metrica significativa è il numero di ulteriori futuri progetti di ricerca checoinvolgano i partecipanti. Questo criterio è molto importante, in quanto misura la capacità del gruppo di continuare la collaborazione anche dopo la fine delprogetto. Tuttavia, si tratta di una metrica a lungo termine, che difficilmente potrà essere valutata in modo apprezzabile entro il periodo di vita del progetto.

Criterio soggettivo 3 "impatto sui comitati di standardizzazione". Questo progetto è potenzialmente rilevante per alcuni comitati di standardizzazione (MPEG, DVB,3GPP etc.). Ci si impegna a preparare contributi agli standard, sfruttando le competenze in questo senso dei ricercatori coinvolti. La metrica di valutazione oggettivasarà il numero di ricercatori coinvolti in comitati di standardizzazione pertinenti a questo progetto.

Criterio soggettivo 4 "Efficacia della divulgazione dei risultati". Il successo di un progetto può anche essere valutato in termini di quanto efficacemente i risultatisono divulgati fuori dal consorzio, e specialmente verso l'industria e i fornitori di servizi. Vogliamo promuovere la diffusione dei risultati scientifici e tecnologici nellacomunità scientifica, mediante pubblicazione di articoli, organizzazione di sessioni speciali a conferenze, partecipazione a eventi e mostre. A questo fine,manterremo una base dati di eventi significativi. Il piano di divulgazione dei risultati sarà aggiornato periodicamente (ogni 6 mesi). L'efficacia della diffusione saràmisurata in termini di numero di eventi a cui ricercatori del progetto hanno partecipato, ma anche criteri quali il numero di accessi esterni alla sezione pubblica delsito web.

Infine, noi per primi prevediamo di misurare l'efficacia del nostro progetto, realizzando procedure di autovalutazione. Periodicamente valuteremo l'efficacia e lacollocazione internazionale della nostra ricerca, e eventualmente studieremo strategie di miglioramento in termini di impatto dei temi di ricerca sull'innovazionescientifica e tecnologica. Infine, se si presenteranno deviazioni significative dal piano di lavoro o altre criticità, queste verranno prontamente identificate e riferite airesponsabili di UR, affinché intraprendano azioni opportune per risolvere il problema.

Testo ingleseWhen evaluating the effectiveness of a project and its scientific results, one instinctively resorts to subjective criteria, such as quantity and quality of the performedresearch, level of integration of the participants, effectiveness in the dissemination of the result, impact on the scientific and technological community. We feel that,beyond such generic yet fundamental concepts, one can build an infrastructure that, from the researchers' standpoint, is able to properly boost the project, and froman evaluator's standpoint, can be translated into easily controlled and meaningful objective metrics. Some examples are reported here for clarity.

Subjective criterion 1: "Quality and quantity of the research". A simple yet effective index to measure this parameter is the number of scientific papers accepted forpublications in high impact factor journals, or presented in international conferences. Another parameter that can be kept into account is the citation index of suchpapers, evaluated through proper search engines such as Google Scholar. We plan to carefully implement a publication policy, that keeps into account the relevanceof the journal/conference. A list of the most relevant journals (e.g. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, IEEETransactions on Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on Multimedia, IEEE Transactions on Image Processing) and conferences (e.g. IEEEICIP, ICASSP, MMSP) will be agreed upon, and participation/submitting will be planned. The reproducible research philosophy will be pursued to the maximumpossible extent. In fact, we are convinced that a research result that is made publicly available in a transparent way, including algorithm and simulation parameters,public data set, in some cases public source or executable code, will trigger profitable scientific comparisons and discussion, and yield more insight in the problemsat hand. For details on the reproducible research idea, please refer to the Reproducible Research Discussion Forum at lcav.epfl.ch/reproducible_research/forumIn parallel, the quality of the research can be measured in terms of number of patents submitted. We will pay attention to those aspects of the research that have apotential in terms of patenting, and will promote patenting policies; a proper intellectual property right management plan will be agreed upon among theparticipants, taking into account the procedures implemented by each of the participating organization. Other objective metrics that account for "quality and quantityof the research" may be: number of researchers participation to meetings and thematic groups, number of people involved in the preparation of the documentationand reporting, engagement in the project activities at various levels of responsibility, critical mass of participation, punctuality in submitting the required periodicdocumentation.

Subjective criterion 2 "Integration." Although competition is beyond question an element of growth, sometimes it may hinder progress on complex topics that requireeffective "coopetition" (cooperation along with competition). We feel that researchers that are well acquainted with each other will be more effective in cooperatingon well-chosen topics. Therefore, we will foster integration tools in several ways.-An effective project Web site will be made available to the partners as well as to the outside world in order to (a) ease the exchanges of ideas (e.g. implementing aneffective document repository), (b) advertise important events.-Common SW tools will be collected, implementing different solutions in order to test/compare/benchmark devised algorithms/protocols. This will represent the basisfor the common demonstrator.-Frequent meetings will be organized, both plenary and thematic; video conferencing tools will be used as far as possible, to limit travel expenses, pollution and thepersonal impact on people. Such meeting will be carefully organized in terms of agendas, action points and decisions, so as to make them truly effective.

A parameter to evaluate the effectiveness of the consortium integration is the development of activities and the achievement of results that could not have beenpossible by single RUs. This turns out to be measurable by means of an objective metric such as the number of joint papers in renown journals/conferences. Anothersignificant metric is the number of further projects jointly involving the participants to the present one. This is an extremely important criterion, as it appraises thepotential of the research group to continue cooperating also beyond the end of the present project. However, this is a long term metric, which will be hardly possibleto evaluate during the project lifetime.

Subjective criterion 3 "Impact on the standardization bodies." The present project is potentially relevant to several standardization bodies (e.g. MPEG, DVB, 3GPPetc). Contributions of the project to standards will be prepared, exploiting the experience and skills of the contributing participants. The objective evaluation metriccan be number of researchers involved in standardization activities relevant to the present project.

Subjective criterion 4 "Effectiveness of dissemination." The success of a project can also be evaluated in terms of how effectively the results are disseminated outsidethe consortium, and especially towards the industry, service and Internet provider world. We want to promote the diffusion of scientific and technological resultsacross the scientific community through the publication of papers, the organization of special conference sessions, panels, exhibitions. To this end, a database will bemaintained, storing relevant events to be pursued during the lifetime of the project. The dissemination plan will be updated on a regular basis (every six months). Theeffectiveness of the dissemination will be measured in terms of number of dissemination events, and also other criteria, such as for example number of externalaccesses to the public section of the project Web site.

Finally, we plan to implement self assessment strategies. These will includes the assessment and possibly the enhancement of the quality of the results in terms theimpact of the research topics that are being dealt with on the scientific and technical community at large. Any significant deviation from the workplan and/or criticalissues will be identified in due time and reported to the RU coordinators, that will take the appropriate actions to solve the issue.

16 - Mesi persona complessivi dedicati al Progetto di Ricerca

Numero Disponibilitàtemporale indicativaprevista

Totalemesi

personaImpegno1° anno

Impegno2° anno

Componenti della sede dell'Unità di Ricerca 11 40 40 80


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaComponenti di altre Università /Enti vigilati 0 0 0 0

Titolari di assegni di ricerca 3 18 20 38

Titolari di borse Dottorato 4 22 22 44

Post-dottorato 0

Scuola di Specializzazione 0

Personale a contratto Assegnisti 6 47 56 103

Borsisti 0

Altre tipologie 0

Dottorati a carico del PRIN da destinare a questo specifico progetto 0 0 0 0

Altro personale 2 3 3 6

TOTALE 26 130 141 271


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della Ricerca17 - Costo complessivo del Progetto articolato per voci

Voce di spesa UnitàI

UnitàII

UnitàIII

UnitàIV

UnitàV

TOTALE

Materiale inventariabile 5.000 5.000 4.000 3.000 9.000 26.000

Grandi Attrezzature 0 0 0 0 0 0

Materiale di consumo e funzionamento(comprensivo di eventuale quota forfettaria)

9.000 7.000 7.000 10.000 9.000 42.000

Spese per calcolo ed elaborazione dati 0 0 1.000 0 0 1.000

Personale a contratto 46.000 38.000 40.000 36.000 30.000 190.000

Dottorati a carico del PRIN da destinare a questospecifico progetto

0 0 0 0 0 0

Servizi esterni 0 0 0 0 0 0

Missioni 9.000 8.000 8.000 15.000 13.000 53.000

Pubblicazioni (*) 2.000 0 0 0 1.000 3.000

Partecipazione / Organizzazione convegni (*) 3.000 3.000 3.000 6.000 3.000 18.000

Altro (voce da utilizzare solo in caso di spese nonriconducibili alle voci sopraindicate)

1.000 0 0 0 0 1.000

Costo convenzionale 5.000 7.000 0 7.000 5.000 24.000

TOTALE 80.000 68.000 63.000 77.000 70.000 358.000

18 - Prospetto finanziario suddiviso per Unità di Ricerca

UnitàI

UnitàII

UnitàIII

UnitàIV

UnitàV

TOTALE

a.1) finanziamenti diretti, disponibili da parte diUniversità/Enti vigilati di appartenenza dei ricercatoridell'unità operativa

0 0 5.200 16.100 3.900 25.200

a.2) finanziamenti diretti acquisibili con certezza da partedi Università/Enti vigilati di appartenenza dei ricercatoridell'unità operativa

19.000 13.400 13.700 0 15.600 61.700

a.3) finanziamenti connessi al costo convenzionale 5.000 7.000 0 7.000 5.000 24.000

b.1) finanziamenti diretti disponibili messi a disposizioneda parte di soggetti esterni

0 0 0 0 0 0

b.2) finanziamenti diretti acquisibili con certezza, messi adisposizione da parte di soggetti esterni

0 0 0 0 0 0

c) cofinanziamento richiesto al MIUR(max 70% del costo complessivo)

56.000 47.600 44.100 53.900 45.500 247.100

TOTALE 80.000 68.000 63.000 77.000 70.000 358.000

I dati contenuti nella domanda di finanziamento sono trattati esclusivamente per lo svolgimento delle funzioni istituzionali delMIUR. Incaricato del trattamento è il CINECA- Dipartimento Servizi per il MIUR. La consultazione è altresì riservata al MIUR -D.G. della Ricerca -- Ufficio IV -- Settore PRIN, alla Commissione di Garanzia e ai referee scientifici. Il MIUR potrà ancheprocedere alla diffusione dei principali dati economici e scientifici relativi ai progetti finanziati. Responsabile del procedimento è ilcoordinatore del settore PRIN dell'ufficio IV della D.G. della Ricerca del MIUR.


Ministero dell'Istruzione dell'Università e della RicercaFirma _____________________________________ Data 11/02/2009 ore 17:02


3 - Dipartimento Politecnico di Ingegneria e Architettura Tecniche avanzate di streaming video per...

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