Resumen de Caracterizacion y modelado de trafico de video vbr
El propósito de esta tesis es establecer un marco de trabajo en donde se clasifiquen y evalúen, bajo diversas circunstancias y de una manera sistemática, los modelos de tráfico de vídeo existentes hasta la fecha, proponiendo mejoras a los mismos y valorándolos sobre todo en función de su ajuste a series reales, su tratabilidad analítica y el número de parámetros que requieren (parsimonia). Tras definier el concpeto de modelo que se utilizará dentro del marco general del modelado, especificando la analítica y los métodos de evaluación a emplear, se pasa a categorizar los factores de influencia en el tráfico de vídeo ateniéndose a la escala de tiempo en donde su impacto es mayor. Así se concluye que para la mayoría de los problemas donde la caracterización de este tráfico puede resultar útil y considerando un modelo general, a nivel de aplicación, son la naturaleza de la señal audiovisual y los determinismos que impone el algoritmo de compresión los dos elementos más relevantes. El estudio de los modelos de la naturaleza de la señal audiovisual lleva a definir una clasificación de acuerdo con el tipo de estadísticos ajustados, distinguiéndose entre estadísticos de primer orden, caracterizables mediante la PDF (Probability Distribution Function), dependencias a corto plazo o SRD (Short Range Dependence) y dependencias a largo plazo o LRD (Long Range Dependence). De acuerdo con esta clasificación la tesis efectúa un análisis exhaustivo de los modelos existentes, comentando sus ventajas e inconvenientes y proponiendo en muchos casos mejoras de ajuste o parsimonia. Los modelos son diseñados y evaluados considerando un amplio espectro de muestras de tráfico real, correspondientes a secuencias de diversa naturaleza codificadas con distintos esquemas de compresión. Por otro lado, el mundo del modelado de tráfico se ha visto dominado durante los últimos años por la presencia de nuevos fenómenos (autoseme
