Application of deep learning upscaling technologies in cloud gaming solutions
View/Open
Cita com:
hdl:2117/372919
Document typeBachelor thesis
Date2022-06-30
Rights accessOpen Access
All rights reserved. This work is protected by the corresponding intellectual and industrial
property rights. Without prejudice to any existing legal exemptions, reproduction, distribution, public
communication or transformation of this work are prohibited without permission of the copyright holder
Abstract
Durant tota la seva història, la indústria dels videojocs ha vist com any rere any els requeriments hardware de les entregues més populars del mercat augmentaven amb cada nova sortida. Això, juntament amb l'encariment dels components hardware necessaris per poder executar aquests videojocs causat per la pandèmia i per l'auge del mercat de les criptomonedes ha condicionat al sorgiment d'un nou tipus de servei: el cloud gaming. Utilitzant tecnología de streaming de video, el cloud gaming és capaç d'oferir als seus usuaris la capacitat de poder jugar a qualsevol de les últimes entregues del mercat des de qualsevol peça de hardware. Aquesta nova aparició, però, no ha ocorregut sense dificultats, dons els alts requeriments pel que fa a latència i ample de banda dificulten a l'usuari a l'hora de tenir una bona experiència amb el servei. Per tal d'intentar millorar aquesta experiència, en aquest treball s'exploraran les possibles millores que podria aportar l'ús de tècniques de machine learning a l'hora de realitzar un reescalat del tràfic de video per tal d'aconseguir una major resolució final a partir d'una resolució menor de transmissió, reduint l'ample de banda necessari i subseqüentment la latencia del servei. Throughout its history, the video game industry has seen the hardware requirements of the most popular titles on the market increase year after year with each new release. This, in conjunction with the rise in the cost of the hardware components needed to run these video games caused by the pandemic and the rise of the cryptocurrency market, has led to the creation of a new type of services: cloud gaming. Using video streaming technology, cloud gaming is able to offer its users the ability to play any of the latest releases on the market from any piece of hardware. This new appearance, however, has not happened without difficulties, because the high requirements in terms of latency and bandwidth make it difficult for the user to have a good experience with the service. In order to try to improve this experience, this work will explore the possible improvements that could be made by the use of machine learning techniques when re-scaling video traffic to achieve a higher final resolution from a lower transmission resolution, reducing the required bandwidth and subsequently the latency of the service.
SubjectsVideo games, Deep Learning, Neural networks (Computer science), Videojocs, Aprenentatge profund, Xarxes neuronals (Informàtica)
DegreeGRAU EN ENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2010)
Collections
Files | Description | Size | Format | View |
---|---|---|---|---|
169670.pdf | 8,837Mb | View/Open |