PARTE I 1.1 Programma di Ricerca afferente a 1.2 Durata

MINISTERO DELL'ISTRUZIONE, DELL'UNIVERSITÀ E DELLA RICERCA
DIPARTIMENTO PER L'UNIVERSITÀ, L'ALTA FORMAZIONE ARTISTICA, MUSICALE E COREUTICA E PER LA
RICERCA SCIENTIFICA E TECNOLOGICA
PROGRAMMI DI RICERCA SCIENTIFICA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE
RICHIESTA DI COFINANZIAMENTO (DM n. 287 del 23 febbraio 2005)
PROGETTO DI UNA UNITÀ DI RICERCA - MODELLO B
Anno 2005 - prot. 2005099247_002
PARTE I
1.1 Programma di Ricerca afferente a
Area Scientifico Disciplinare 09: Ingegneria industriale e dell'informazione 100%
1.2 Durata del Programma di Ricerca
24 Mesi
1.3 Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
RINALDO
ROBERTO
[email protected]
ING-INF/03 - Telecomunicazioni
Università degli Studi di UDINE
Facoltà di INGEGNERIA
Dipartimento di INGEGNERIA ELETTRICA, GESTIONALE E MECCANICA
1.4 Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
MIAN
GIAN ANTONIO
Professore Ordinario
19/04/1942
MNIGNT42D19G224B
ING-INF/03 - Telecomunicazioni
Università degli Studi di PADOVA
Facoltà di INGEGNERIA
Dipartimento di INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
049/827 7637
(Prefisso e telefono)
049/827 7699
(Numero fax)
[email protected]
(Indirizzo posta elettronica)
1.5 Curriculum scientifico del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
Gian Antonio Mian e' nato a Padova nel 1942. Si e' laureato nel 1966 in Ingegneria Elettronica presso l'Universita' di Padova.
Dal 1968 presta servizio presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Universita' di Padova, dove e' attualmente
professore ordinario e tiene i corsi di "Elaborazione numerica dei segnali" e "Elaborazione e trasmissione delle immagini".
Si e' occupato di analisi e sintesi del segnale vocale, di riconoscimento del parlatore, di metodi di progetto di filtri numerici, di cicli
limite nei filtri numerici, di test di stabilita', di algoritmi veloci di calcolo della FFT multidimensionale, e di convertitori di formato
video. I suoi interessi attuali sono nel campo della codifica di immagini e video.
Ha fondato (con i prof. G. Cortelazzo e G. Cariolaro) il Laboratorio per la Elaborazione di Segnali e Immagini del Dipartimento di
Ingegneria dell'Informazione dell'Universita' di Padova. Il laboratorio e' nato nel 1986 con fondi messi a disposizione da Seleco
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Ministero dell Istruzione,
dell ,Università e della Ricerca
S.p.A. e Telettra S.p.A. e ha condotto attivita' di ricerca in collaborazione con Seleco SpA, Telettra Spa (poi Alcatel-Telettra Spa,
infine Alcatel SpA), Zeltron SpA, Face SpA, Philips SpA, e Laboratori di Ricerca Rai SpA.
Ha coordinato e/o partecipato a molti progetti nazionali riguardanti la codifica di segnale vocale e audio e l'elaborazione e codifica
di immagini e sequenze video.E' stato responsabile del progetto "ML&MP MPEG2 video decoder on the TMS320C80" nell'ambito di
"Texas Instruments Elite-University Program". Ha partecipato al progetto di ricerca europeo IST-1999-20859 "MetaVision" ed e'
responsabile per l'Universita' di Padova del progetto di ricerca europeo IST 2003-506969 "MetaCamera".
E' "associated editor" della rivista scientifica internazionale "Multidimensional Systems and Signal Processing".
Testo inglese
Gian Antonio Mian was born in Padova, Italy, in 1942. He obtained the "Laurea" degree in Electronic Engineering from the
University of Padova, Italy, in 1966. Since 1968, he has been with the Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione of the University
of Padova, where presently he is full professor in charge of the courses "Digital Signal Processing" and "Video processing and
transmission".
He has been active in speech analysis and synthesis, speaker recognition, digital filter design, limit cycles characterization in digital
filters, spectral estimation of the video signal, multidimensional FFT algorithms and video format conversion. His current interests
are in the field of lossy/lossless image and video coding.
He is a cofounder (with prof G. Cortelazzo and G. Cariolaro) of the Signal and Image Processing Laboratory of the Dipartimento di
Ingegneria dell'Informazione. The Laboratory was set up with funds of the Italian firms Seleco SpA and Telettra Spa in 1986 and did
research for Seleco SpA, Telettra Spa (then Alcatel-Telettra and presently Alcatel), Zeltron SpA, Face SpA, Philips SpA, and
Laboratori di Ricerca Rai SpA. By the end of 1995 it has been included into the DSP-Select University Program of Texas Instruments
for the expertise gained in the field of digital signal processing.
He coordinated and/or partecipated to many national research projects on speech and audio coding and image and video coding. He
was project-leader of the project "ML&MP MPEG2 video decoder on the TMS320C80" of the "Texas Instruments Elite-University
Program". He was involved in the IST-199-20859 "MetaVision" European Project and he is responsible for the University of Padova
in the IST 2003-506969 "MetaCamera" European Project for the design of a high performance camera for digital cinema.
He is associated editor of the scientific international journal "Multidimensional Systems and Signal Processing".
1.6 Pubblicazioni scientifiche più significative del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
1.
CAPPELLARI L., MIAN G. (2004). Analysis of joint predictive-transform coding for still image compression. SIGNAL
PROCESSING. vol. 84 pp. 2139-2152 ISSN: 0165-1684
2.
A. GEROSA, A. XOTTA, A. NEVIANI, MIAN G. (2003). Frequency Offset Compensation in Fractionally Spaced
Equalisation. IEE PROCEEDINGS. CIRCUITS, DEVICES AND SYSTEMS. vol. 20 pp. 220-229 ISSN: 1350-2409
3.
BRUNELLO D., CALVAGNO G., MIAN G., RINALDO R. (2003). Lossless Compression of video using temporal
information. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING. vol. 12 pp. 132-139 ISSN: 1057-7149
4.
BERNARDINI R., CORTELAZZO G., MIAN G. (2001). A Geometrical Interpretation of the Chinese Remainder Theorem
and its Applications to MD Signal Processing. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I. FUNDAMENTAL
THEORY AND APPLICATIONS. vol. 48 pp. 603-606 ISSN: 1057-7122
5.
CALVAGNO G., MIAN G., RINALDO R., TRABUCCO W. (2001). Two-Dimensional Separable Filters for Optimal
Reconstruction of JPEG-Coded Images. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO
TECHNOLOGY. vol. 11 pp. 777-787 ISSN: 1051-8215
6.
S.CANAZZA, G.CORADDU, G.DEPOLI, MIAN G. (2001). Objective and Subjective Comparison of Audio Restoration
Methods. JOURNAL OF NEW MUSIC RESEARCH. vol. 30 pp. 93-102 ISSN: 0929-8215
7.
BOLOGNA G., CALVAGNO G., MIAN G., RINALDO R. (2000). Wavelet Packets and Spatial Adaptive Intraband Coding
of Images. SIGNAL PROCESSING-IMAGE COMMUNICATION. vol. 15 pp. 891-906 ISSN: 0923-5965
8.
CALVAGNO G., MIAN G., RINALDO R. (2000). Synthesis Filter bank optimization in two-dimensional separable subband
coding systems. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING. vol. 9 pp. 1497-1508 ISSN: 1057-7149
9.
R.BERNARDINI, G.CORTELAZZO, MIAN G. (1999). Multidimensional fast Fourier transform algorithm for signals with
arbitrary symmetries. JOURNAL OF THE OPTICAL SOCIETY OF AMERICA A-OPTICS IMAGE SCIENCE AND VISION.
vol. 16 pp. 1892-1908 ISSN: 1084-7529
10.
ALBANI L., MIAN G., RIZZI R. (1997). A new intraframe solution for HDTV to SDTV conversion. SMPTE JOURNAL. vol.
105 pp. 858-864 ISSN: 0036-1682
11.
CALVAGNO G., GHIRARDI C., MIAN G., RINALDO R. (1997). Modeling ofsubband image data for buffer control. IEEE
TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY. vol. 7 pp. 402-408 ISSN: 1051-8215
12.
ALLINEY S., CORTELAZZO G., MIAN G. (1996). On the registration of a moving object on a static background.
PATTERN RECOGNITION. vol. 29 pp. 131-141 ISSN: 0031-3203
13.
BERNARDINI R., CORTELAZZO G., MIAN G. (1996). A new fast convolution algorithm. IEEE TRANSACTIONS ON
SIGNAL PROCESSING. vol. 44 pp. 1042-1052 ISSN: 1053-587X
14.
CALVAGNO G., MIAN G., RINALDO R. (1996). On the computation of the coding gain for subband coders. IEEE
TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS. vol. 44 pp. 475-487 ISSN: 0090-6778
15.
CORTELAZZO G., DELLA GIUSTINA D., MIAN G. (1996). Frequency domain designof FIR and IIR Laplacian of
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Ministero dell Istruzione,
dell ,Università e della Ricerca
Gaussian filters for edge detection. CIRCUITS SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING. vol. 15 pp. 321-338 ISSN:
0278-081X
16.
CORTELAZZO G., DERETTA G., MIAN G., ZAMPERONI P. (1996). Normalized weighted Levensthein distance and
triangle inequality in the context od similarity discrimination of bilevel images. PATTERN RECOGNITION LETTERS. vol.
17 pp. 431-436 ISSN: 0167-8655
17.
CALVAGNO G., CORTELAZZO G., MIAN G. (1995). A technique for multiple
criterion approximation of FIR filters in magnitude and group delay. IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING.
ISSN: 1053-587X
18.
CORTELAZZO G., MIAN G., MORANDINI M. (1995). Rational multiple criterion
approximation and rational complex approximation by differential
correction-type algorithm. SIAM JOURNAL ON SCIENTIFIC COMPUTING. ISSN: 1064-8275
19.
CORTELAZZO G., MIAN G., VERRI S. (1995). Multistage SDTV--HDTV scanning rate converters. IEEE TRANSACTIONS
ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY. ISSN: 1051-8215
1.7 Risorse umane impegnabili nel Programma dell'Unità di Ricerca
1.7.1 Personale universitario dell'Università sede dell'Unità di Ricerca
Personale docente
nº Cognome
1. MIAN
Nome
Gian
Antonio
2. CALVAGNO Giancarlo
Dipartimento
Qualifica
Settore
Disc.
Mesi Uomo
1° anno 2° anno
Dip. INGEGNERIA
DELL'INFORMAZIONE
Prof.
Ordinario
ING-INF/03
3
3
Dip. INGEGNERIA
DELL'INFORMAZIONE
Prof.
Associato
ING-INF/03
3
3
6
6
TOTALE
Altro personale
Nessuno
1.7.2 Personale universitario di altre Università
Personale docente
Nessuno
Altro personale
Nessuno
1.7.3 Titolari di assegni di ricerca
Nessuno
1.7.4 Titolari di borse
nº Cognome Nome Dipartimento
1. De Giusti Andrea Dip. INGEGNERIA
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Anno di inizio
borsa
2004
Durata(in
anni)
3
Tipologia
Mesi Uomo
1° anno 2° anno
Dottorato
3
3
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dell ,Università e della Ricerca
DELL'INFORMAZIONE
Simone Dip. INGEGNERIA
DELL'INFORMAZIONE
3. Campana Ottavio Dip. INGEGNERIA
DELL'INFORMAZIONE
TOTALE
2. Milani
2004
3
Dottorato
3
3
2005
3
Dottorato
6
6
12
12
1.7.5 Personale a contratto da destinare a questo specifico programma
nº Qualifica
1. Assegnista
TOTALE
Costo previsto
Mesi Uomo
Note
1° anno 2° anno
28.000
8
10 Laureato con specifiche competenze su algoritmi di codifica
video
28.000
8
10
1.7.6 Personale extrauniversitario indipendente o dipendente da altri Enti
Nessuno
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PARTE II
2.1 Titolo specifico del programma svolto dall'Unità di Ricerca
Testo italiano
Protezione cross-pacchetto di materiale multimediale a livello di trasporto
Testo inglese
Transport layer cross-packet error protection for multimedia data
2.2 Settori scientifico-disciplinari interessati dal Programma di Ricerca
ING-INF/03 - Telecomunicazioni
ING-INF/01 - Elettronica
ING-INF/05 - Sistemi di elaborazione delle informazioni
2.3 Parole chiave
Testo italiano
CORREZIONE DEGLI ERRORI ; CODIFICA CONGIUNTA SORGENTE/CANALE ; FORWARD ERROR CORRECTION (FEC) ;
TRASMISSIONE ROBUSTA ; CROSS PACCHETTO
Testo inglese
ERROR CORRECTION ; JOINT SOURCE/CHANNEL CODING ; FORWARD ERROR CORRECTION (FEC) ; ROBUST
TRANSMISSION ; CROSS PACKET
2.4 Base di partenza scientifica nazionale o internazionale
Testo italiano
I recenti sviluppi nell'ambito della codifica di sorgente video hanno portato alla definizione di schemi in grado di permettere una
trasmissione dell'informazione che sia allo stesso tempo flessibile e robusta [Bor03,Sik05]. Infatti, negli ultimi anni l'evoluzione e
l'interconnessione di reti di tipo eterogeneo hanno introdotto l'esigenza di codificare l'informazione visiva in modo tale da poter
adattare il bit stream trasmesso a canali di trasmissione con caratteristiche differenti.
Allo stesso tempo, la necessità di fornire connettività in qualsiasi situazione e luogo ha contribuito ad uno sviluppo massiccio delle
comunicazioni su canali wireless [Eto05], caratterizzati da una disponibilità di banda limitata e da un'elevata probabilità d'errore o
di perdita dell'informazione. Ai fini di garantire una certa qualità del servizio (Q.o.S.) ad ogni utente, sono stati introdotti dei
meccanismi di protezione dell'informazione spedita tali da non richiedere la ritrasmissione dei dati persi. Infatti, applicazioni di
video comunicazione richiedono dei vincoli sul ritardo con cui l'immagine viene trasmessa e la ritrasmissione dei dati persi
introduce una latenza addizionale che va ad amplificare il ritardo introdotto dalla rete.
In questo scenario, un fattore determinante per la competitività commerciale e tecnologica è costituita dalla capacità di
implementare algoritmi di codifica efficienti in grado di rappresentare da un lato la sorgente video con un numero ridotto di bit e di
trasmettere dall'altro lato il bit stream codificato in maniera robusta riducendo al minimo gli errori introdotti dal canale.
Queste due esigenze spesso risultano conflittuali dal momento che una codifica robusta richiede l'introduzione di informazioni
ridondanti nel bit stream e in molti casi si delinea l'esigenza di trovare un compromesso efficiente fra le due.
Negli ultimi anni sono stati proposti diversi schemi di codifica robusta che possono essere raggruppati sotto il nome di schemi di
codifica a descrizioni multiple (MD) [Goy01, Wan05]. L'idea alla base è quella di caratterizzare una singola sorgente video tramite
due o più flussi di informazione ("descrizioni") correlati che verranno inviati su canali indipendenti. I segnali ottenuti vengono
elaborati da codificatori di sorgente e di canale producendo un bit stream indipendente per ogni descrizione generata. Ogni
descrizione puo' essere codificata efficientemente grazie ad un'ampia gamma di standard di codifica video introdotti nell'ultimo
decennio e caratterizzati da un guadagno di codifica via via crescente. In particolare, lo standard di codifica video H.264/MPEG-4
AVC è stato introdotto recentemente con lo scopo di definire un'architettura in grado di ottenere un fattore di compressione elevato
ad un costo computazionale ridotto. Particolare attenzione è stata posta ai dispositivi con un'autonomia limitata, semplificando
l'algoritmo di calcolo del codificatore stesso. Coerentemente con le linee guida che hanno portato alla definizione dello standard, è
necessario migliorare le prestazioni del codificatore stesso introducendo algoritmi di codifica innovativi che tuttavia abbiano un
impatto limitato sulle risorse hardware.
Successivamente alla codifica di sorgente è necessario utilizzare tecniche che consentano di ridurre la probabilità di perdita di
informazioni. Una soluzione efficiente introdotta di recente è costituita da tecniche di codifica FEC cross-pacchetto in cui i pacchetti
di informazione video prodotti dal codificatore vengono organizzati in una struttura a matrice sulle cui righe (o colonne) vengono
generati dei pacchetti di ridondanza aggiuntivi [Ros99]. Tale computo viene effettuato utilizzando codici con caratteristiche
differenti. Risultati sperimentali dimostrano che l'efficienza dello schema è profondamente infuenzata dal tipo di codice adottato e
dalle caratteristiche del segnale in ingresso [Sie04]. A questi si aggiunge la qualità del servizio (Q.o.S.) che si vuole fornire
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dell ,Università e della Ricerca
all'utente finale che viene determinata dai parametri di configurazione del codificatore di sorgente [Zha05]. Risulta pertanto
necessario ottimizzare l'intero schema di codifica al fine di massimizzare la qualità visiva della sequenza ricostruita in ricezione
[Din97, Che02, Kat05].
Testo inglese
During the last years, the recent advances in video source coding have led to the design of innovative coding schemes that are able
to provide a flexible and robust delivery of information [Bor03, Sik05]. In fact, the development and the interconnection of
heterogeneous networks have raised the need for versatile coding algorithms that permit to easily adapt the produced bit stream to
transmission channels with different characteristics.
At the same time, the requirement for ubiquitous connectivity has contributed to an intensive development of communications over
wireless channels[Eto05], which are characterized by a limited amount of available bandwidth and a high probability of either
corrupting or loosing the transmitted information. The need for providing a guaranteed Quality of Service (QoS) to every user has
led to the design of transmission schemes that are able to protect the video information without requiring data retransmission. In
fact, video communication applications impose strict bounds on delays and the information retransmission amplifies the delay due to
the network.
In this scenario, the key point in the commercial and technological competition is the capability of implementing efficient source
coding algorithms that are able both to code the video source with a limited number of bits and to transmit the coded bit stream in a
robust way minimizing the number of errors due to the channel.
These two contrasting requirements ask for a coding scheme that trades-off between high compression gain and robustness.
During the last years, different schemes for robust video transmission were proposed under the name "Multiple Description Coding"
(MDC) [Goy01, Wan05]. The basic idea that lies behind all of them is to characterize a single video source with two or more
correlated information streams ("descriptions") that are sent over independent channels. Each description is processed by a source
coder and a channel coder producing a separate independent bit stream for each description. Each video stream can be coded in an
efficient way thanks to a wide set of video coding standards, which were defined in the last decade and are characterized by an
increasing coding gain. The introduction of the recent video coding standard H.264/MPEG-4 AVC was motivated by the need for a
new architecture able to obtain a high compression gain with a low computational complexity. In fact, the most important target
devices for this standard were mobile units with a limited power supply, and for this reason the computational structure of the
algorithm was simplified in order to meet the requirement for a reduced computational complexity.
According to the basic principles that inspired the development of H.264/MPEG-4 AVC, it is necessary to improve the performance
of the coder introducing innovative algorithms with low computational complexity.
After compressing the video source, we need to perform channel coding in order to reduce the probability of loosing information. A
recent efficient solution is provided by cross-packet FEC coding schemes, where all video source packets produced by the source
coder are tiled in a matrix, and additional FEC packets are computed along the rows (or columns) [Ros99, Sie04]. Experimental
results show that the efficiency of the scheme is deeply affected by the adopted code and by the input signal characteristics. In
addition, we need to take into account the required QoS which also depends on the coding parameters of the source coder.
Therefore, a joint optimization of the whole scheme is required in order to maximize the visual quality of the video sequence
reconstructed at the receiver [Din97, Che02, Kat05].
2.4.a Riferimenti bibliografici
[Bah98] P. Bahl, B. Girod, eds, "Special section on wireless video," IEEE Communications Magazine, vol. 36, June 1998, pp.
92-151.
[Bor03] J. Bormans, J. Gelissen, A. Perkins, "MPEG-21: The 21st Century Multimedia Framework", IEEE Signal Processing
Magazine, Vol. 20, n. 3, Mar. 2003, pp. 53-61.
[Che02] T. Pei-chun Chen, T. Chen, "Adaptive Joint Source-Channel Coding Using Rate Shaping", Proc. of ICASSP 2002, Orlando,
Florida, USA, May 13-17,2002.
[Din97] W. Ding, "Joint Encoder and Channel Rate Control of VBR Video over ATM Networks", IEEE Trans. Circ. Syst. Video
Tech, vol. 7, n. 2, Apr. 1997, pp.266-278.
[Eto05] M. Etoh, T. Yoshimura, "Advances in Wireless Video Delivery", Proc. of the IEEE, Vol. 93, n. 1, Jan. 2005, pp. 111-122.
[Gog02] N. Gogate, D.-M. Chung, S.S. Panwar, Y. Wang, "Supporting Image/Video Applications in a Mobile Multihop Radio
Environment Using Route Diversity and Multiple Description Coding", IEEE Trans. Circ. Syst. Video Tech., vol. 12, n. 9, Sept. 2002,
pp. 777-792.
[Goy01] V.K. Goyal, "Multiple Description Coding: Compression Meets the Network", IEEE Signal Processing Magazine, vol. 18,
n. 5, Sept. 2001, pp. 74-93.
[Kat05] A. K. Katsaggelos, Y. Eisenberg, F. Zhai, R. Berry, T. N. Pappas, "Advances in efficient Resource Allocations for
Packet-Based Real-Time Video Transmission", Proc. of the IEEE, Vol. 93, n. 1, Jan. 2005, pp. 135-147.
[Kim01] C.-S. Kim, S.-U. Lee, "Multiple Description Coding of Motion Fields for Robust Video Transmission", IEEE Trans. Circ.
Syst. Video Tech., vol. 11, n. 9, Sept. 2001, pp. 999-1010.
[Kov01] V.K. Goyal, J. Kovacevic, "Generalized Multiple Description Coding with Correlating Transform", IEEE Trans.
Information Theory, vol. 47, n. 6, Sept. 2001, pp. 2199-2224.
MIUR - BANDO 2005
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Ministero dell Istruzione,
dell ,Università e della Ricerca
[Lee00] W.S. Lee, M.R. Pickering, M.R. Frater, J.F. Arnold, "A Robust Codec for Transmission of Very Low Bit-Rate Video over
Channels with Bursty Errors", IEEE Trans. Circ. Syst. Video Tech., vol. 10, n. 8, Dec. 2000, pp. 1403-1412.
[Lin03] S. Lin, A. Vetro, Y. Wang, "Rate-Distortion Analysis of the Multiple Description Motion Compensation Video Coding
Scheme", Proc. IEEE ICASSP 2003, Vol. 3, pp. 401-404, April 2003.
[Ort98]A. Ortega, K. Ramchandran, "Rate-Distortion Methods for Image and Video Compression", IEEE Signal Processing
Magazine, Vol. 15, n. 6, Nov. 1998, pp. 23-50.
[Rei02] A.R. Reibman, H. Jafarkhani, Y. Wang, M.T. Orchard, R. Puri, "Multiple Description Video Coding Using
Motion-Compensated Temporal Prediction", IEEE Trans. Circ. Syst. Video Tech., vol. 12, n. 3, March 2002, pp. 193-204.
[Ric04] I. E. G. Richardson, "H.264 and MPEG-4 Video Compression: Video coding for Next-Generation Multimedia", Wiley, 2004.
[Ros99] J. Rosenberg and H. Schulzrinne, "An RTP Payload Format for Generic Forward Error Correction (RFC2733)", Network
Working Group, Dec. 1999.
[Sie04] 3GPP TSG-SA4 Siemens Group, "Matrix approach vs. packet approach for MBMS application layer FEC (Tdoc
S4-040029)", Tech. Doc. from 3GPP TSG-SA4 Meeting TSG-SA4 #30, Malaga, Spain, Feb. 23-27, 2004.
[Sik05] T. Sikora, "Trends and Perspectives in Image and Video Coding", Proc. of the IEEE, Vol. 93, n. 1, Jan. 2005, pp. 6-17.
[Sul98] G. J. Sullivan, T. Wiegand, "Rate-Distortion Optimization for Video Compression", IEEE Signal Processing Magazine, Vol.
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[Sul01] G. J. Sullivan, T. Wiegand, T. Stockhammer, "Using the draft H.26L video coding standard for mobile applications", Proc.
of the IEEE International Conference on Image Processing, Tessaloniki, Greece, Oct. 2001, pp. 19-3
[Tau00] D. Taubman, "High Performance Scalable Image Compression With EBCOT", IEEE Trans. Image Processing, Vol. 9, Jul.
1998, pp. 1158-1170,
[Vil98] J.D. Villasenor, Y.-Q. Zhang, J. Wen, "Robust Video Coding Algorithms and Systems", Proceedings of the IEEE, vol. 87, n.
10, Oct. 1998, pp. 1724-1733.
[Wan96] Y. Wang, O. Lee, "Use of Two-Dimensional Deformable Mesh Structures for Video Coding, Part I - The Synthesis
Problem: Mesh-Based Function Approximation and Mapping", IEEE Trans. Circ. Syst. Video Tech., vol. 6, n. 6, Dec. 1996, pp.
636-659.
[Wan02] Y. Wang and S. Lin "Error-Resilient Video Coding Using Multiple Description Motion Compensation", IEEE Trans. Circ.
Syst. Video Tech., vol. 12. n. 6, June 2002, pp.438-452.
[Wan05] Y. Wang, A. R. Reibman, S. Lee, "Multiple Description Coding for Video Delivery", Proc. of the IEEE, Vol. 93, n. 1, Jan.
2005, pp. 57-70.
[Wen98] S. Wenger, G. Knorr, J. Ott, F. Kossentini, "Error Resilience Support in H.263+", IEEE Trans. Circ. Syst. Video Tech., vol.
8, n. 7, Nov. 1998, pp. 867-877.
[Zha05] Q. Zhang, W. Zhu, Y. Q. Zhang, "End-to-End QoS for Video Delivery Over Wireless Internet", Proc. of the IEEE, Vol. 93, n.
1, Jan. 2005, pp. 123-134.
2.5 Descrizione del programma e dei compiti dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
Negli ultimi anni il mondo delle telecomunicazioni ha assistito ad un considerevole incremento di servizi e applicazioni di tipo
multimediale, come ad esempio la diffusione ad ampio raggio della televisione digitale terrestre, l'introduzione di servizi di
videomessaggistica e videocomunicazione su reti mobili e l'offerta di contenuti video on-demand su Internet. La necessità di
trasmettere informazione video su reti di carattere eterogeneo ha introdotto la necessità di codificare il segnale video in maniera
sempre più efficiente e robusta in modo da renderlo fruibile da un numero sempre maggiore di utenti con capacità di trasmissione
differenti. A questo proposito, negli ultimi anni sono stati introdotti nuovi standard di codifica in grado di supportare una
connettività multimediale ubiqua e trasparente all'utente. Tuttavia, le infrastrutture di comunicazione che garantiscono all'utente la
possibilità di trasmettere senza vincoli temporali o di mobilità risultano spesso inadeguate alla trasmissione del segnale video
digitale in quanto sono caratterizzate da una disponibilità di banda limitata. A questo si aggiungono un'alta probabilità di perdita
dell'informazione a causa della natura tempo-variante del canale trasmissivo (vedi canali radio) e la necessità di soddisfare
determinati vincoli temporali imposti da alcune applicazioni. Ad esempio, nella video comunicazione interattiva l'informazione
ricevuta al di fuori di un certo intervallo temporale viene scartata in quanto obsoleta. Per questi motivi, la ritrasmissione dei dati,
anche solamente parziale, risulta essere una soluzione poco efficiente o inaccettabile a causa dei ritardi che questa comporta nella
visualizzazione della sequenza trasmessa.
Una possibile soluzione a questo problema è data dalla codifica a descrizioni multiple (MD). La sorgente di informazione viene
codificata su più flussi di informazione correlati, chiamati "descrizioni". Le descrizioni così create vengono trasmesse su canali
indipendenti in modo da ridurre la possibilità della perdita in contemporanea dell'informazione di più descrizioni. In ricezione, i bit
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stream vengono decodificati e nel caso in cui una descrizione vada persa, è possibile stimare l'informazione mancante a partire dalle
descrizioni correttamente ricevute.
Considerando la rigidità dei vincoli temporali nelle applicazioni di videocomunicazione, la trasmissione delle singole descrizioni
con l'utilizzo di tecniche FEC per la correzione degli errori o il recupero dei dati persi risulta una soluzione efficiente in termini di
ridotta latenza introdotta. In tal maniera, è possibile proteggere ogni singola descrizione riducendone la probabilità di perdita o di
corruzione. L'utilizzo di codici FEC può essere effettuato in più livelli. E' possibile creare dei pacchetti ridondanti di protezione,
utilizzando codici cross-pacchetto (tipicamente a livello di trasporto). Oppure la protezione può essere effettuata a livello di link
trasmissivo, introducendo nel bit stream informazione aggiuntiva che riduca la probabilità di errori di trasmissione.
Nell'ambito del progetto, questa Unità di Ricerca si propone di ottimizzare la codifica concentrandosi sull'introduzione dei FEC
cross-pacchetto. In particolare, la banda assegnata in trasmissione per un determinato utente viene suddivisa in due parti: una
prima parte viene destinata alla caratterizzazione della sorgente, mentre la seconda viene utilizzata per trasmettere
dell'informazione ridondante che permetta una trasmissione robusta della prima. Pertanto, è necessario utilizzare tecniche di
codifica di sorgente efficienti che permettano di comprimere il segnale in ingresso mantenendo la qualità percepita dall'utente sopra
un certo livello. La quantità di banda risparmiata nella caratterizzazione del segnale video può essere reinvestita aumentando
l'informazione ridondante aggiuntiva e la robustezza della trasmissione. Inoltre, la necessità di rendere il sistema il più possibile
immune da errori o perdite di informazione richiede lo sviluppo di tecniche di recupero dell'informazione sempre più efficienti.
Pertanto, nel corso del progetto verranno svolte in modo concorrente durante tutta la sua durata le attività descritte di seguito.
La prima attività del programma di ricerca riguarda l'ottimizzazione delle tecniche di protezione delle informazioni trasmesse.
L'informazione spedita deve essere protetta tramite l'adozione di codici FEC cross-pacchetto per ogni descrizione in aggiunta alla
protezione intrinseca propria dello schema MD. I pacchetti in uscita dal codificatore di sorgente vengono inclusi in una matrice di
dimensione variabile le cui righe (o colonne) vengono codificate in maniera adattiva. Le prestazioni dello schema sono fortemente
influenzate dal codice adottato e dalle dimensioni della matrice [Sie04]. In questo ambito si vuole studiare un algoritmo adattivo in
grado di ottimizzare le prestazioni dello schema in funzione della sequenza codificata in ingresso. In particolare, si vogliono
studiare i possibili miglioramenti che si possono ottenere effettuando una ottimizzazione congiunta della codifica di sorgente e di
canale. Infine, si vogliono analizzare algoritmi di packet-labeling in grado di caratterizzare l'importanza nel processo di decodifica
delle informazioni inviate. Questa classificazione verrà utilizzata a livello di canale negli algoritmi di Unequal Error Protection
(UEP) messi a punto dall'Unità di Ricerca di Genova. L'intero schema verrà testato su di un simulatore di canale utilizzando al
ricevitore algoritmi di error concealment. Le prestazioni dell'intero schema possono essere migliorate tramite l'introduzione di
algoritmi di refresh dello stato del frame buffer, i cui parametri devono essere opportunamente configurati a seconda delle
caratteristiche del canale e della sequenza video in ingresso. In ultima istanza, verrà effettuato un confronto fra le diverse
configurazioni dello schema a codici FEC cross-pacchetto e una tecnica di codifica basata sul campionamento dei vettori di moto.
Dal momento che i vettori di movimento di blocchi adiacenti risultano correlati, è possibile generare due descrizioni separate
tramite un campionamento a quinconce dell'insieme dei motion vector. A differenza degli altri schemi basati su una pre-elaborazione
del segnale video, questa soluzione non influenza le prestazioni di codifica di H.264/MPEG-4 AVC dal momento che elabora dati già
codificati [Kim01]. Per questo motivo si vuole arrivare ad una implementazione a basso costo computazionale di tale schema in
modo da poterlo confrontare con le prestazioni dei codici FEC cross-pacchetto.
Una seconda attività riguarda l'ottimizzazione della codifica delle descrizioni da trasmettere. In particolare, verrà posta attenzione
allo standard di codifica video H.264/MPEG-4 AVC [Ric04], recentemente migliorato denominato FRExt. Come molti suoi
predecessori, lo standard definisce un codificatore ibrido a trasformate con compensazione del moto. Fattore innovativo rispetto
agli standard precedenti è l'introduzione di una predizione spaziale che permette di aumentare il guadagno di codifica nei casi in cui
la moto-compensazione non risulti possibile (per esempio nelle immagini di riferimento o in presenza di elementi nuovi
nell'inquadratura). In aggiunta, lo standard implementa una trasformata a valori interi a basso impatto computazionale e una stima
del moto fatta su blocchi di dimensione variabile che lo rendono particolarmente competitivo per i servizi multimediali su reti
mobili. Recentemente lo standard ha subito degli adattamenti ai fini di migliorarne le prestazioni, aumentando il numero di possibili
modi di codifica a disposizione del codificatore. Ne deriva pertanto la necessità di mettere a punto degli algoritmi a basso impatto
computazionale che permettano di ottimizzare la scelta dei parametri ai fini di massimizzare la qualità visiva dell'immagine
ricostruita. In tale ambito si intende procedere studiando algoritmi di ottimizzazione della funzione di Rate-Distortion a basso
impatto computazionale e di scelta adattiva delle dimensioni delle trasformate. In seconda istanza, verranno studiate possibili
ottimizzazioni congiunte dello schema a descrizioni multiple che si vuole adottare e che verra' investigato dall'Unità di Ricerca di
Udine. Infatti, la correlazione esistente fra i segnali generati implica una analoga correlazione nella scelta dei parametri di codifica.
La complessità computazionale e l'efficacia della stima dell'informazione persa possono essere influenzate dal modo in cui i
parametri di ogni singolo codificatore vengono determinati. È possibile pensare di ottimizzare tale scelta tramite algoritmi di
ottimizzazione congiunta che tengano conto delle caratteristiche dell'informazione in ingresso ai vari codificatori. Un ulteriore
possibile miglioramento di tali algoritmi è possibile tenendo conto delle caratteristiche del canale trasmissivo.
Al tempo stesso si vogliono studiare dei possibili miglioramenti degli algoritmi adottati che possano essere eventualmente proposti
nella definizione di standard di codifica di ultima generazione.
Alcune possibili soluzioni prevedono:
- un miglioramento del modello del moto basato sui vettori di movimento introducendo blocchi di geometria variabile [Wan96];
- la codifica parametrica dei vettori di moto;
- lo sviluppo di un algoritmo di codifica aritmetica flessibile che permetta una "graceful degradation" della qualità della sequenza
ricostruita al diminuire del bit rate trasmesso [Tau00].
La terza attività del programma riguarda la realizzazione di un'applicazione dimostrativa delle tecniche di codifica descritte nei
punti precedenti.
La scansione temporale delle varie attività verrà organizzata come segue:
Fase 1: Ottimizzazione e studio di soluzioni innovative per la codifica di sorgente di ogni singola descrizione.
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Studio di algoritmi efficienti per la protezione cross-pacchetto degli RTP video stream. (12 mesi)
In particolare la Fase 1 si scompone in tre Task (di cui i primi due vengono svolti in parallelo):
Task 1.1: Analisi dello stato dell'arte (3 mesi).
In questo task si intende valutare quali soluzioni sono già presenti sul panorama scientifico-tecnologico internazionale per
ottimizzare la codifica di sorgente e gli schemi di protezione cross-pacchetto.
Task 1.2: Analisi delle tecniche di codifica (11 mesi).
In questo secondo task si vogliono misurare le prestazioni delle singole tecniche, confrontando fra di loro algoritmi diversi per la
configurazione degli schemi di protezione e la scelta dei parametri di codifica. Nell'ambito dello schema MD si vogliono analizzare
tecniche differenti per l'ottimizzazione della codifica (sorgente+canale) di ogni singola descrizione. Inoltre, verranno considerate
eventuali tecniche di ottimizzazione congiunta della codifica delle varie descrizioni ai fini di massimizzare le prestazioni dello
schema complessivo.
Task 1.3: Riassunto dei risultati (1 mese).
Alla fine della prima fase verranno prodotti:
- un documento descrittivo e comparativo delle varie tecniche analizzate;
- un insieme di strumenti software che implementano:
--- un modulo di codifica/decodifica di sorgente;
--- un modulo che implementa una codifica/decodifica FEC cross-pacchetto;
--- un modulo di controllo che ottimizzi il codificatore di sorgente e di canale (è possibile che il modulo configuri in maniera
congiunta i codificatori di più descrizioni ai fini di ottimizzare il risultato prodotto).
I moduli software potranno essere funzionanti su personal computer o scheda DSP.
Fase 2: Studio di algoritmi di ottimizzazione della codifica di sorgente e di canale. (4 mesi)
Anche in questo caso si individuano 3 Task:
Task 2.1: Analisi e determinazione delle specifiche del simulatore, definendo le interfacce fra le varie unità del simulatore (1 mese).
Task 2.2: Integrazione delle tecniche (2 mesi).
I moduli sviluppati nella Fase 1 verranno adattati in modo tale da risultare compatibili con il modulo di codifica a frame e il modulo
che simula la trasmissione.
Task 2.3: Test, simulazioni e raffinamento finale (1 mese).
Alla fine della seconda fase verranno prodotti:
- un documento descrittivo dei moduli realizzati e delle rispettive interfacce;
- un insieme di strumenti software integrati con i moduli delle altre unità.
Fase 3: Produzione del dimostratore. (8 mesi)
In questa fase, i vari moduli software verranno specializzati ai fini di produrre un dimostratore dello schema completo.
Anche in questa fase si individuano 3 Task:
Task 3.1: Determinazione della struttura del dimostratore, specificando tecniche e strumenti hardware e software da utilizzare (es.
software su PC o DSP).
Task 3.2: Realizzazione dello schema completo.
Task 3.3: Simulazioni e test finale; disseminazione dei risultati in workshop e incontri pubblici.
Alla fine della terza fase verranno prodotti:
- un documento finale che descrive la struttura dello schema e le prestazioni ottenute;
- i moduli integrati nel dimostratore.
Testo inglese
During the last years, the telecommunications world has assisted to a relevant increment of multimedia services and applications,
such as the widespread diffusion of digital terrestrial television, the introduction of video messaging and video communication
services over mobile networks, and the availability of on-demand video contents on the Internet. However, the need for transmitting
video information over heterogeneous networks has consequently increased the need for coding the video signal in such an efficient
and robust way that makes it available to a wider and wider set of users with different transmission capability. To this purpose, in
recent times new video coding standards were defined in order to support a new ubiquitous and user-transparent multimedia
connectivity. Nevertheless, the communication facilities that allow user to transmit without limits of time and place often turn out to
be inadequate to transmit digital video signals since they provide a limited bandwidth. In addition, the probability of loosing some
information is high because of the time-varying nature of channels (e.g., radio channels) and the need for delay constraints required
by some applications. For example, in a interactive video communication the sent information is discarded as obsolete whenever it is
not received within a defined time interval. These reasons imply that data retransmission, even if partial, turns out to be hardly
efficient or unacceptable in some cases because of the extra visualization delay that it implies.
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One possible solution is provided by Multiple Description Coding (MD) [Goy01, Wan05]. In this approach, the information source
is coded into many correlated data streams, called "descriptions". The different descriptions are sent over independent channels in
order to reduce the probability of loosing two or more description at the same time. At the receiver, each stream is decoded, and in
case some descriptions are lost, the missing information is estimated from the data that were correctly received. The strict bounds
imposed by videocommunication applications on visualization delays make the MDC scheme, together with the adoption of FEC
coding algorithms, an efficient solution in terms of limited latency. For this reason, it is possible to increase the robustness of the
MDC schemes protecting each coded description using FEC algorithms that are able to recover the lost data. The adoption of FEC
codes can be performed at different levels. A first level of protection can be created at the transport layer using cross-packet FEC
codes. Then, the robustness of the transmission can be utterly improved at data link layer introducing some extra information in the
bit stream.
In the overall scheme of the project, the main purpose of this Research Unit is to optimize the coding algorithms paying particular
attention to cross-packet FEC coders. To be more specific, the available bandwidth for each description is partitioned into two
parts: the first part is used to represent the video source while the second part is used to code some redundant information that is
used to estimate the lost data in case some information is missing.
Therefore, we need to adopt efficient source coding techniques in order to compress the video signal keeping the visual quality
experienced by the user at the desired level. The amount of saved bandwidth can be reinvested in the channel coding operation
increasing the robustness of the transmission.
On the other hand, it is necessary to increase the error recovering capability of the adopted FEC schemes in order to make the whole
transmission scheme more and more robust to errors and losses.
Therefore, in the life span of this research project we plan to develop the activities described in the following.
The first activity of the research program concerns the optimization of the error protection techniques. In addition to the to the
intrinsic protection provided by the MD scheme, each description of the transmitted information must be protected by means of
cross-packet FEC codes. The packets produced by the source coder are included in a matrix of variable dimensions, whose rows (or
columns) are adaptively coded. The performances of the coding scheme are highly affected by the adopted code and by the matrix
dimension [Sie04]. In this project we propose to develop an adaptive algorithm capable to optimize the performance of the coding
scheme on the base of the input sequence characteristics. In particular, we aim at studying the improvements obtainable by means of
a joint source-channel coding optimization. Moreover, we propose to analyze packet-labeling algorithms which are able to
characterize the importance of the transmitted information in the decoding process. This classification will be used at channel level
by the Unequal Error Protection (UEP) algorithms developed by the Research Unit of Genova. The entire coding scheme will be
tested on a channel simulator using error concealment algorithms at the receiver. The performances of the entire scheme can be
improved using frame buffer refresh algorithms, whose parameter must be conveniently chosen depending on the channel and input
sequence characteristics. At the end of this activity, we will compare the possible different configurations of the proposed
cross-packet FEC coding scheme with a coding technique based on motion vector subsampling. Since motion vector of adjacent
frames are correlated, it is possible to produce two different descriptions by means of a quincunx subsampling of the motion vector
set. As opposed to other schemes based on a pre-processing of the video signal, this solution does not modify the coding
performances of H.264/MPEG-4 AVC since it works on already coded data [Kim01]. To this purpose, we propose to develop a low
computational cost implementation of such a scheme, so that it can be compared with the cross-packet FEC scheme.
A second activity will concern the optimization of the source coding procedures applied to each description. Particular attention will
be devoted to the H.264/MPEG-4 AVC coding standard [Ric04], which have been recently improved and named FRExt. As for most
of its predecessors, this standard defines a hybrid transform coder using motion compensation. With respect to the previous
standards, the innovative characteristic is the introduction of a spatial prediction, which allows to increase the coding gain in such
cases where the motion compensation is not effective (e.g., when coding reference frames or when scene changes occur). Moreover,
the new standard uses an integer transform with low computational cost and a motion compensation using variable size blocks,
which makes it very convenient for multimedia transmission over wireless networks. Recently the standard has been modified to
improve its performance by increasing the number of possible coding modes available to the coder. Therefore, it is necessary to
develop low computational complexity algorithms which allow to optimize the coding parameters choices to maximize the quality of
the reconstructed images. To this purpose, we propose to investigate and develop low computational complexity algorithms for the
optimization of the Rate-Distortion function and for the optimal adaptive choice of the transforms dimension. In addition, we will
investigate a possible joint optimization with the multiple description scheme that will be developed by the Research Unit of Udine.
In fact, the correlation introduced among the different descriptions implies a similar correlation among the respective coding
parameters. The procedure used to determine the coding parameters for each description can influence the effectiveness of the lost
information estimate and the computational complexity. It is therefore possible to jointly optimize such choice taking into account the
characteristics of the information fed to each coder (i.e., the characteristics of the descriptions). One additional possible
improvement can be obtained by considering also the transmission channel characteristics.
At the same time, we will investigate the possible improvements to the source coding algorithms, which can be possibly proposed for
inclusion in the definition of the last-generation standards.
Some possible areas of investigation include:
- an improvement of the motion compensation based on the use of variable geometry blocks [Wan96];
- the parametric coding of the motion vectors;
- the development of a flexible arithmetic coding algorithm which allows for a graceful degradation of the reconstructed sequence
video quality when a reduced bit-rate is available [Tau00].
The third research activity concerns the implementation of a set of software procedures that will demonstrate the coding techniques
described above.
The various research activities will be temporally organized as follows:
Phase 1: Optimization and investigation of innovative solutions to code of each description. Investigation of efficient algorithms for
cross-packet protection of the RTP video streams. (12 months)
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In particular, Phase 1 comprises three Tasks (the first two of which will be developed in parallel):
Task 1.1: Analysis of the state of the art (3 months).
In this task we investigate the solutions to optimize the source coding parameters and the cross-packet protection schemes already
proposed in the international literature.
Task 1.2: Analysis of the coding techniques (11 months).
In this second task we evaluate the performances of each technique, comparing algorithms using differents configurations for the
protection schemes and the coding parameter choices. In the framework of the MD scheme, we propose to analyze different
(source/channel) coding optimization techniques of each single description. Moreover, we will consider possible techniques for the
joint coding optimization of all the descriptions with the goal of maximizing the performance of the complete scheme.
Task 1.3: Summary of the results (1 month).
At the end of Phase 1 we will provide:
- a report providing the description and comparison of the considered techniques;
- one module for source coding/decoding;
- one module implementing the cross-packet FEC coding/decoding;
- one control module which optimizes the source and channel coding parameters (possibly jointly optimizing the coders of all the
descriptions to maximize the performances of the entire scheme).
The software modules will operate on a personal computer or on a DSP board.
Phase 2: Investigation on algorithms for source and channel coding optimization. (4 months)
Phase 2 is divided into three Tasks:
Task 2.1: Analysis of the specifications of the simulator, including the definition of the interfaces between its various modules (1
month).
Task 2.2: Integration of the various techniques (2 months).
The modules developed in Phase 1 will be adapted in order to be compatible with the coding module based on frames and with the
transmission module.
Task 2.3: Test, simulations e final refinements (1 month).
At the end of Phase 2 we will provide:
- a report describing the software modules and their interfaces;
- a set of software modules integrated with the modules provided by the other Research Units of the project;
Phase 3: Development of the demonstrator . (8 months)
During this phase the software modules will be specialized to the purpose of developing a demonstrator of the complete coding
scheme.
Phase 3 is divided into three Tasks:
Task 3.1: Identification of the demonstrator structure, including hardware and software specifications (e.g., use of personal
computers or DSP boards).
Task 3.2: Implementation of the complete coding scheme.
Task 3.3: Simulations and final tests. Contribution to the dissemination of achieved results in workshops and public demonstrations.
At the end of Phase 2 we will provide:
- a report describing the complete coding/decoding scheme structure and the performances achieved;
- the software modules integrated into the demonstrator.
2.6 Descrizione delle attrezzature già disponibili ed utilizzabili per la ricerca proposta con valore
patrimoniale superiore a 25.000 Euro
Testo italiano
Nessuna
Testo inglese
Nessuna
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2.7 Descrizione delle Grandi attrezzature da acquisire (GA)
Testo italiano
Nessuna
Testo inglese
Nessuna
2.8 Mesi uomo complessivi dedicati al programma
Testo italiano
Numero
Mesi uomo Mesi uomo Totale mesi
1° anno
2° anno
uomo
2
6
6
12
0
0
0
0
0
3
12
12
24
0
0
1
8
10
18
0
0
0
0
6
26
28
54
Numero
Mesi uomo Mesi uomo Totale mesi
1° anno
2° anno
uomo
2
6
6
12
0
0
0
0
0
3
12
12
24
0
0
1
8
10
18
Personale universitario dell'Università sede dell'Unità di Ricerca
Personale universitario di altre Università
Titolari di assegni di ricerca
Titolari di borse
Dottorato
Post-dottorato
Scuola di Specializzazione
Personale a contratto
Assegnisti
Borsisti
Dottorandi
Altre tipologie
Personale extrauniversitario
TOTALE
Testo inglese
University Personnel
Other University Personnel
Work contract (research grants, free lance contracts)
PHD Fellows & PHD Students
PHD Students
Post-Doctoral Fellows
Specialization School
Personnel to be hired
Work contract (research grants, free
lance contracts)
PHD Fellows & PHD Students
PHD Students
Other tipologies
No cost Non University Personnel
TOTALE
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0
0
0
0
6
26
28
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PARTE III
3.1 Costo complessivo del Programma dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
Voce di spesa
Materiale inventariabile
Grandi Attrezzature
Materiale di consumo e
funzionamento
Spese per calcolo ed
elaborazione dati
Personale a contratto
Spesa in Euro
Descrizione
2.000 Workstation multimediale ad alte prestazioni.
4.000 Stampe e fotocopie, CD, DVD. Spese per la gestione amministrativa.
2.000 Canoni rete dipartimentale e connessioni a Internet. Licenze software.
28.000 Assegno di ricerca per laureato in ingegneria con specifiche competenze su
algoritmi di codifica video
Servizi esterni
Missioni
7.000 Partecipazione a congressi, riunioni del progetto, brevi periodi di permanenza
presso altre unita' operative.
Pubblicazioni
Partecipazione /
Organizzazione convegni
Altro
TOTALE
2.000 Iscrizione a congressi.
45.000
Testo inglese
Voce di spesa
Materiale inventariabile
Grandi Attrezzature
Materiale di consumo e
funzionamento
Spese per calcolo ed
elaborazione dati
Personale a contratto
Spesa in Euro
Descrizione
2.000 High performance multimedia workstation.
Servizi esterni
Missioni
Pubblicazioni
Partecipazione /
Organizzazione convegni
Altro
TOTALE
4.000 Printouts and copies, CD, DVD. Administration expenses.
2.000 Fees for departmental network and Internet connection. Software licences.
28.000 Research grant for an engineer with specific expertise on video coding
algorithms
7.000 Partecipation to conferences, project meetins, short transfer to other research
units.
2.000 Conference registration fees.
45.000
3.2 Costo complessivo del Programma di Ricerca
Descrizione
Costo complessivo del Programma dell'Unità
di Ricerca
Fondi disponibili (RD + RA)
comprensivi dell'8% max per spese di gestione
45.000
13.500 Fondi ex 60% 2003.
Fondi ex 60% 2004.
Cofinanziamento di Ateneo
disponibile in caso di
finanziamento del
progetto.
Cofinanziamento di altre amministrazioni
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Cofinanziamento richiesto al MIUR
31.500
3.3.1 Certifico la dichiarata disponibilità e l'utilizzabilità dei fondi di Ateneo (RD e RA)
SI
(per la copia da depositare presso l'Ateneo e per l'assenso alla diffusione via Internet delle informazioni riguardanti i programmi
finanziati e la loro elaborazione necessaria alle valutazioni; D. Lgs, 196 del 30.6.2003 sulla "Tutela dei dati personali")
Firma _____________________________________
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Data 05/04/2005 ore 16:29
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