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Universidad Politécnica de Madrid

Escuela Técnica Superior de Ingeniería y

Sistemas de Telecomunicación

PROYECTO FIN DE CARRERA

Medida del consumo de energía en la descodificación de vídeos

LARA PÉREZ JIMÉNEZ

Diciembre 2014

Agradecimientos Quería aprovechar este momento para recordar a todas y cada una de las personas que han estado conmigo en este largo camino, no solo en este época universitaria, sino en cada uno de los grandes pasos de mi vida.

En primer lugar a mis padres, por tener la confianza en mí en cada paso que he dado, protegiéndome y ayudándome en cada momento. A ti Papá, por enseñarme lo que es la honradez y la responsabilidad, por entenderme en todo momento, aunque no siempre estuvieras de acuerdo conmigo, gracias por estar aquí, no te imaginas lo feliz que eso me hace. A ti Mamá, por enseñarme lo que es la fuerza, la entereza y la clase, no puedo expresarte con palabras el faro que has sido en mi vida, gracias por llevarme siempre por un buen camino.

En general a toda mi familia, a mis abuelos, en especial a mi abuela Bea, por seguir aquí con nosotros tan guapa y llena de vida, por cuidarnos y enseñarnos la importancia de una familia unida. A todos mis tíos y primos, que para mí son como padres y hermanos, gracias por estar siempre a mi lado, tanto en los buenos como en los malos momentos.

A mis amigas del cole, Ali, Ana, Esther, Lore, Mamen, Raquel, Tori y Sara. Porque se dice pronto que tengamos una amistad desde hace 25 años, no puedo resumir en pocas palabras lo feliz que soy con vosotras, ni las risas ni los llantos ni los miles de momentos y anécdotas que podríamos contar. Gracias por crecer a mi lado, por madurar juntas, por ir de la mano en cada una de las etapas que nos brinda la vida y por todas las que nos quedan por vivir.

A mis amigos de Salduero… me quedaría sin hoja para nombraros a todos. Porque da igual el tiempo que pase, siempre volveremos a nuestro pueblo del alma y seguiremos siendo como esos niños que jugaban al frontón, cogían renacuajos o comían a toda mecha porque el día se quedaba pequeño. Gracias a todos vosotros por hacerme tan feliz, por tantas y tantas risas juntos y como diría el poeta: ¿Llegar? Cuestión de querer, Pero ¿Volver? ¡Gran placer! .

A mis amigos de la Carlos III, Adri, Alex, Carlos, Chori, Cobos, Gonzalo, Julio, Lucia, Oscar, Roci y Xexu. Que deciros, que años más felices, momentos tan únicos que no podré olvidar jamás, tantos y tantos días en la biblio estudiando codo con codo, porque eso ya no era compañerismo, era algo más. Que feliz me hace poner fin a esta etapa, pero no duraría en volver a repetirla una y mil veces si vosotros volvieses a estar en ella. Chavales, lo hemos conseguido.

Por último y no menos importante a mi chico Adri, por la suerte que he tenido al encontrarte en este camino, sin duda contigo creo en el destino. Gracias por quererme tal y como soy y aun así no querer cambiarme, por tu apoyo y cariño incondicional. Te quiero

Y por supuesto a cada uno de los profesores que han tomado parte en mi educación, en especial a Eduardo Juárez, tutor en este proyecto. Gracias por ofrecerme este trabajo y enseñar a tantas personas, en especial a mí nuevos caminos en la investigación.

Esta etapa termina, pero llegarán muchas más, y espero que mínimo tan enriquecedora como esta. Gracias a todos por estar siempre mi lado.

Resumen Este proyecto se encuentra adscrito a la línea de investigación de optimización de consumo en terminales multimedia móviles que el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid) está llevando a cabo. Los sistemas empotrados móviles (Smartphone, Tablet,...) están alimentados con baterías. En este tipo de sistemas, una de las aplicaciones que más rápidamente consume energía es la descodificación de secuencias de vídeo. En este trabajo, queremos medir el consumo de energía de distintos descodificadores de vídeo para distintas secuencias, con el objetivo de entender mejor cómo se consume esta energía y poder encontrar diferentes métodos que lo reduzcan. Para ello comenzaremos describiendo nuestro entorno de trabajo, tanto el hardware como el software utilizado. Respeto al hardware cabe destacar el uso de una PandaBoard y un Smart Power de Odroid, entre otros muchos elementos utilizados, los cuales serán debidamente explicados en las siguientes páginas de este proyecto. Mientras que para el software destaca el uso de dos tipos de descodificadores uno CBP y otro PHP, los cuales serán descritos en profundidad en los siguientes capítulos de este documento. Este entorno de trabajo nos servirá para el estudio de las diferentes secuencias de vídeo, cuya codificación ha sido llevada en paralelo con otro proyecto que se está realizando en el grupo de GDEM de la UPM, y cuyo objetivo es el estudio de la calidad subjetiva durante la descodificación del mismo conjunto de secuencias de vídeo. Todas estas secuencias de vídeo han sido codificadas con diferentes parámetros de calidad y diversas estructuras de imágenes, para obtener así un banco de pruebas lo más amplio posible. Gracias a la obtención de estas secuencias de vídeo y utilizando nuestro entorno de trabajo, pasaremos a estudiar el consumo de energía que se produce al descodificar una a una todas las posibles secuencias de vídeo, dependiendo todo esto de su estructura de imágenes, su calidad y por supuesto, el descodificador utilizado en cada caso. Para terminar, se mostrará una comparativa entre los diferentes resultados obtenidos y se hará una discusión de estos, obteniendo en este caso, un resumen de los datos más significativos, así como las conclusiones más importantes obtenidas durante todo este trabajo. Al término de este proyecto y en unión con el estudio que se está llevando a cabo en paralelo sobre la calidad subjetiva, queda como línea futura de investigación encontrar el compromiso entre el consumo de energía de diferentes secuencias de vídeo y la calidad subjetiva de dichas secuencias.

Abstract This project is assigned to the research line on consumption optimization in mobile multimedia terminals carried out by the Group of Electronic Design and Microelectronics (GDEM) of the Polytechnic University of Madrid (UPM).

Embedded mobile systems (smartphones, tablets...) are powered by batteries. In such systems, one of the applications that more rapidly consumes power is the decoding of video streams.

In this work, we measure the power consumption of different video decoders for different streams, in order to better understand how this energy is consumed and to find different methods to reduce it.

To this end, we start by describing our working environment, both hardware and software used. As for the hardware, it is worth mentioning the use of PandaBoard and Smart Power Odroid, among many other elements, which will be duly explained in the following pages of this project.

As for the software, we highlight the use of two types of decoders, CBP and PHP, which will be described in detail in the following chapters of this document.

This working environment will help us to study different video streams, whose coding has been perfor-med in parallel under another project that is being carried out in the GDEM group of the UPM, and whose objective is the study of subjective quality for decoding the same set of video streams.

All these video streams have been encoded with different quality parameters and image structures in order to obtain the widest set of samples.

Thanks to the production of these video streams and the use of our working environment, we study the power consumption that occurs when decoding one by one all possible video streams, depending on the image structure, their quality and, of course, the decoder used in each case.

Finally, we show a comparison between the different results and a discussion of these, obtaining a sum-mary of the most significant data and the main conclusions obtained during this project.

Upon completion of this project and in conjunction with the project on the study of subjective quality that is being carried out in parallel, a future line of research could consist in finding the compromise between power consumption of different video streams and the subjective quality of these.

ÍNDICE

I

ÍNDICE DE FIGURAS .......................................................................................................................................... V

ÍNDICE DE TABLAS.......................................................................................................................................... VIII

1. INTRODUCCIÓN ...............................................................................................................................................1

1.1. MOTIVACIÓN .....................................................................................................................................3

1.2. MÉTODO DE TRABAJO...................................................................................................................3

1.3. RESUMEN DE CONTENIDOS ........................................................................................................4

2. ENTORNO DE TRABAJO ................................................................................................................................5

2.1.- HERRAMIENTAS UTILIZADAS .....................................................................................................7

2.1.1. Tarjeta SD/SDHC ..........................................................................................................................7

2.1.2 Placa PandaBoard .......................................................................................................................8

2.1.3. PowerMeter ............................................................................................................................... 10

2.1.4. Pantalla ........................................................................................................................................ 12

2.1.5. Teclado ........................................................................................................................................ 12

2.2.- SOFTWARE ................................................................................................................................... 14

2.2.1. Estándares H.26X ...................................................................................................................... 14

2.2.2 Estándares MPEG-X ................................................................................................................. 15

2.3.- SECUENCIAS ................................................................................................................................ 16

2.3.1. Mobile .......................................................................................................................................... 16

2.3.2. Foreman ...................................................................................................................................... 17

2.3.3. News ............................................................................................................................................ 17

ÍNDICE

II

2.3.4. Hall ............................................................................................................................................... 18

2.3.5. Paris ............................................................................................................................................. 18

2.3.6. Mother .......................................................................................................................................... 19

2.3.7. Crowdrun ..................................................................................................................................... 19

2.3.8. Duckstakeoff ............................................................................................................................... 20

2.3.9. Parkjoy ......................................................................................................................................... 20

2.3.10. Soccer .......................................................................................................................................... 21

2.3.11. Harbour ........................................................................................................................................ 21

2.4.- RESUMEN ...................................................................................................................................... 22

3. BANCO DE PRUEBAS .................................................................................................................................. 23

3.1.- ESTIMULOS DEL BANCO DE PRUEBAS ................................................................................ 25

3.2.- TIPOS DE RESOLUCIONES ....................................................................................................... 26

3.2.1. CIF (Common Intermediate Format) ....................................................................................... 26

3.2.2. 4CIF (4 Common Intermediate Format) ................................................................................. 26

3.3.- TIPOS DE IMÁGENES ................................................................................................................. 27

3.3.1. Introducción ................................................................................................................................ 27

3.3.2. Imágenes tipo I ........................................................................................................................... 28

3.3.3. Imágenes tipo I y P combinadas ............................................................................................. 28

3.3.4. Imágenes tipo I, P y B ............................................................................................................... 29

3.3.5. Imágenes tipo P ......................................................................................................................... 30

3.4.- PARÁMETROS .............................................................................................................................. 31

ÍNDICE

III

3.4.1 Enumeración de parámetros .................................................................................................... 31

4. RESULTADOS ............................................................................................................................................ 33

4.1- RESULTADOS OBTENIDOS CON DESCODIFICADOR CBP .............................................. 36

4.1.1 Vídeos CIF .................................................................................................................................. 36

4.1.1.1 Mobile ................................................................................................................ 36

4.1.1.2 Foreman ............................................................................................................ 39

4.1.1.3 News ................................................................................................................. 42

4.1.1.4 Hall .................................................................................................................... 45

4.1.1.5 Paris .................................................................................................................. 48

4.1.1.6 Mother ............................................................................................................... 51

4.1.2 Vídeos 4CIF ................................................................................................................................ 54

4.1.2.1 Crowdrun ........................................................................................................... 54

4.1.2.2 Duckstakeoff ...................................................................................................... 57

4.1.2.3 Parkjoy............................................................................................................... 60

4.1.2.4 Soccer ............................................................................................................... 63

4.1.2.4 Harbour .............................................................................................................. 66

4.2- RESULTADOS OBTENIDOS CON DESCODIFICADOR PHP .............................................. 69

4.2.1 Vídeos CIF .................................................................................................................................. 69

4.2.1.1 Mobile ................................................................................................................ 69

4.2.1.2 Foreman ............................................................................................................ 72

4.2.1.3 News ................................................................................................................. 75

4.2.1.4 Hall .................................................................................................................... 78

4.2.1.5 Paris .................................................................................................................. 81

4.2.1.6 Mother ............................................................................................................... 84

ÍNDICE

IV

4.2.2 Vídeos 4CIF ................................................................................................................................ 88

4.2.2.1 Crowdrun ........................................................................................................... 88

4.2.2.2 Duckstakeoff ...................................................................................................... 91

4.2.2.3 Parkjoy............................................................................................................... 94

4.2.2.4 Soccer ............................................................................................................... 97

4.2.2.5 Harbour ............................................................................................................. 100

5. COMPARACIÓN DE RESULTADOS ........................................................................................................ 103

5.1.- COMPARACIÓN DE RESULTADOS ....................................................................................... 105

5.2.- DISCUSIÓN DE RESULTADOS ............................................................................................... 110

6. CONCLUSIÓNES Y LÍNEAS FUTURAS .................................................................................................. 111

7. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................................. 115

ÍNDICE DE FIGURAS

V

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Tarjeta SD/SDHC .............................................................................................................. 7

Figura 2. Tarjeta PandaBoard .......................................................................................................... 8

Figura 3. Diagrama de Bloques de la PandaBoard ............................................................................ 9

Figura 4. PowerMeter .................................................................................................................... 10

Figura 5. Diagrama de Bloques del PowerMeter ............................................................................. 10

Figura 6. Interfaz para PC del PowerMeter ..................................................................................... 11

Figura 7. Pantalla de 8” .................................................................................................................. 12

Figura 8. Teclado con conexión USB .............................................................................................. 12

Figura 9. Entorno de trabajo ........................................................................................................... 13

Figura 10. Captura del vídeo Mobile ............................................................................................... 16

Figura 11. Captura del vídeo Foreman ............................................................................................ 17

Figura 12. Captura del vídeo News ................................................................................................. 17

Figura 13. Captura del vídeo Hall.................................................................................................... 18

Figura 14. Captura del vídeo Paris .................................................................................................. 18

Figura 15. Captura del vídeo Mother ............................................................................................... 19

Figura 16. Captura del vídeo Crowdrun ........................................................................................... 19

Figura 17. Captura del vídeo Duckstakeoff ...................................................................................... 20

Figura 18. Captura del vídeo Parkjoy .............................................................................................. 20

ÍNDICE DE FIGURAS

VI

Figura 19. Captura del vídeo Soccer ............................................................................................... 21

Figura 20. Captura del vídeo Harbour ............................................................................................. 21

Figura 21. Estructura de vídeo con sólo imágenes tipo I .................................................................. 28

Figura 22. Estructura de vídeo con imágenes tipo I y P combinadas ................................................ 28

Figura 23. Estructura de vídeo con imágenes tipo I, P y B en codificación ....................................... 29

Figura 24. Estructura de vídeo con imágenes tipo I, P y B en descodificación ................................... 29

Figura 25. Estructura de vídeo con sólo imágenes tipo P ................................................................. 30

Figura 26. Comparativa del vídeo Mobile CBP según estructura y calidad ........................................ 36

Figura 27. Comparativa del vídeo Foreman CBP según estructura y calidad .................................... 39

Figura 28. Comparativa del vídeo News CBP según estructura y calidad ......................................... 42

Figura 29. Comparativa del vídeo Hall CBP según estructura y calidad ............................................ 45

Figura 30. Comparativa del vídeo Paris CBP según estructura y calidad .......................................... 48

Figura 31. Comparativa del vídeo Mother CBP según estructura y calidad ....................................... 51

Figura 32. Comparativa del vídeo Crowdrun CBP según estructura y calidad ................................... 54

Figura 33. Comparativa del vídeo Duckstakeoff CBP según estructura y calidad .............................. 57

Figura 34. Comparativa del vídeo Parkjoy CBP según estructura y calidad ...................................... 60

Figura 35. Comparativa del vídeo Soccer CBP según estructura y calidad ....................................... 63

Figura 36. Comparativa del vídeo Harbour CBP según estructura y calidad ...................................... 66

Figura 37. Comparativa del vídeo Mobile PHP según estructura y calidad ........................................ 69

Figura 38. Comparativa del vídeo Foreman PHP según estructura y calidad .................................... 72

Figura 39. Comparativa del vídeo News PHP según estructura y calidad ......................................... 75

ÍNDICE DE FIGURAS

VII

Figura 40. Comparativa del vídeo Hall PHP según estructura y calidad ............................................ 78

Figura 41. Comparativa del vídeo Paris PHP según estructura y calidad .......................................... 81

Figura 42. Comparativa del vídeo Mother PHP según estructura y calidad ....................................... 84

Figura 43. Comparativa del vídeo Crowdrun PHP según estructura y calidad ................................... 88

Figura 44. Comparativa del vídeo Duckstakeoff PHP según estructura y calidad .............................. 91

Figura 45. Comparativa del vídeo Parkjoy PHP según estructura y calidad ...................................... 94

Figura 46. Comparativa del vídeo Soccer PHP según estructura y calidad ....................................... 97

Figura 47. Comparativa del vídeo Harbour PHP según estructura y calidad ..................................... 100

ÍNDICE DE TABLAS

VIII

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Características PandaBoard .................................................................................................... 9

Tabla 2. Características PowerMeter .................................................................................................. 11

Tabla 3. Consumo vídeo Mobile CBP .................................................................................................. 36

Tabla 4. Caída del consumo del vídeo Mobile CBP en la calidad 33 ................................................... 37





Tabla 9. Consumo vídeo Foreman CBP .............................................................................................. 39

Tabla 10. Caída del consumo del vídeo Foreman CBP en la calidad 33 .............................................. 40





Tabla 15. Consumo vídeo News CBP ................................................................................................. 42

Tabla 16. Caída del consumo del vídeo News CBP en la calidad 33 ................................................... 43





Tabla 21. Consumo vídeo Hall CBP .................................................................................................... 45

Tabla 22. Caída del consumo del vídeo Hall CBP en la calidad 33 ...................................................... 46



ÍNDICE DE TABLAS

IX



Tabla 27. Consumo vídeo Paris CBP .................................................................................................. 48

Tabla 28. Caída del consumo del vídeo Paris CBP en la calidad 33 .................................................... 49





Tabla 33. Consumo vídeo Mother CBP ............................................................................................... 51

Tabla 34. Caída del consumo del vídeo Mother CBP en la calidad 30 ................................................. 52







Tabla 41. Consumo vídeo Crowdrun CBP ........................................................................................... 54

Tabla 42. Caída del consumo del vídeo Crowdrun CBP en la calidad 33 ............................................. 55





Tabla 47. Consumo vídeo Duckstakeoff CBP ...................................................................................... 57

Tabla 48. Caída del consumo del vídeo Duckstakeoff CBP en la calidad 33 ....................................... 58



ÍNDICE DE TABLAS

X



Tabla 53. Consumo vídeo Parkjoy CBP .............................................................................................. 60

Tabla 54. Caída del consumo del vídeo Parkjoy CBP en la calidad 33 ................................................ 61





Tabla 59. Consumo vídeo Soccer CBP ............................................................................................... 63

Tabla 60. Caída del consumo del vídeo Soccer CBP en la calidad 33 ................................................. 64





Tabla 65. Consumo vídeo Harbour CBP ............................................................................................. 66

Tabla 66. Caída del consumo del vídeo Harbour CBP en la calidad 33 ............................................... 67





Tabla 71. Consumo vídeo Mobile PHP ................................................................................................ 69

Tabla 72. Caída del consumo del vídeo Mobile PHP en la calidad 33 ................................................. 70





ÍNDICE DE TABLAS

XI

Tabla 77. Consumo vídeo Foreman PHP ............................................................................................ 72

Tabla 78. Caída del consumo del vídeo Foreman PHP en la calidad 33 .............................................. 73





Tabla 83. Consumo vídeo News PHP ................................................................................................. 75

Tabla 84. Caída del consumo del vídeo News PHP en la calidad 33 ................................................... 76





Tabla 89. Consumo vídeo Hall PHP .................................................................................................... 78

Tabla 90. Caída del consumo del vídeo Hall PHP en la calidad 33 ...................................................... 79





Tabla 95. Consumo vídeo Paris PHP .................................................................................................. 81

Tabla 96. Caída del consumo del vídeo Paris PHP en la calidad 33 .................................................... 82




Tabla 100. Caída del consumo del vídeo Paris PHP en la calidad 46 .................................................. 83

Tabla 101. Consumo vídeo Mother PHP ............................................................................................. 83

Tabla 102. Caída del consumo del vídeo Mother PHP en la calidad 30 ............................................... 84

ÍNDICE DE TABLAS

XII







Tabla 109. Consumo vídeo Crowdrun PHP ......................................................................................... 88

Tabla 110. Caída del consumo del vídeo Crowdrun PHP en la calidad 33 ........................................... 89





Tabla 115. Consumo vídeo Duckstakeoff PHP .................................................................................... 91

Tabla 116. Caída del consumo del vídeo Duckstakeoff PHP en la calidad 33 ..................................... 92





Tabla 121. Consumo vídeo Parkjoy PHP ............................................................................................ 94

Tabla 122. Caída del consumo del vídeo Parkjoy PHP en la calidad 33 .............................................. 95





Tabla 127. Consumo vídeo Soccer PHP ............................................................................................. 97

Tabla 128. Caída del consumo del vídeo Soccer PHP en la calidad 33 ............................................... 98

ÍNDICE DE TABLAS

XIII





Tabla 133. Consumo vídeo Harbour PHP ......................................................................................... 100

Tabla 134. Caída del consumo del vídeo Harbour PHP en la calidad 33 ........................................... 101





Tabla 139. Comparación de resultados de vídeos CIF ...................................................................... 107

Tabla 140. Comparación de resultados de vídeos 4CIF .................................................................... 109

1

1. INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN

3

1.1. MOTIVACIÓN

Este proyecto se encuentra adscrito a la línea de investigación de optimización de consumo en terminales multimedia móviles que el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid) está llevando a cabo. El punto de partida que nos llevó a plantearnos este trabajo, es que los sistemas empotrados móviles (Smartphone, Tablet,...) están alimentados con baterías. En este tipo de sistemas, una de las aplicaciones que más rápidamente consume energía es la descodificación de secuencias de vídeo. Como se conoce, en este tipo de secuencias cuanto mayor es la calidad de experiencia mayor será la energía necesaria para descodificarlas y de la misma manera, a menor calidad, menos energía se necesitará en su descodificación. Por tanto plateamos como objetivo: alargar el tiempo de uso del sistema empotrado buscando un compromiso entre calidad y consumo de energía. Este objetivo se divide en tres objetivos secundarios.

1. Entender cómo se consume la energía de la batería de un sistema empotrado cuando está descodificando un conjunto de secuencias de vídeo.

2. Entender cómo varía la calidad subjetiva durante la descodificación del mismo conjunto de

secuencias de vídeo.

3. Relacionar la variación de la calidad subjetiva con el consumo de energía. En este PFC (Proyecto Fin de Carrera), nos vamos a centrar en el objetivo 1. En conclusión, queremos medir el consumo de energía de distintos descodificadores de vídeo para distintas secuencias, con el objetivo de entender mejor cómo se consume esta energía y poder encontrar diferentes métodos que lo reduzcan.

1.2. MÉTODO DE TRABAJO

En este estudio del consumo de la energía hemos utilizado diferentes descodificadores, uno tipo CBP y otro tipo PHP, que pasaremos a describir en los siguientes capítulos de este documento. Los tipos de vídeos utilizados han sido codificados con diferentes calidades, así como con diferentes estructuras de imágenes, para poder obtener un abanico de posibilidades, y conseguir de esta forma unos resultados más amplios, y con ello unas conclusiones más cercanas a la realidad.

INTRODUCCIÓN

4

1.3. RESUMEN DE CONTENIDOS El presente trabajo se presenta dividido por capítulos. En este apartado se hará una breve presentación de lo que podemos encontrar en cada una de estas secciones:

Capítulo 2: Entorno de Trabajo

En él se hará una descripción detallada del hardware y software utilizado para la realización de este estudio.

Capítulo 3: Banco de Pruebas En este se describirán los pasos seguidos para la codificación de las secuencias de vídeo utilizadas en este trabajo.

Capítulo 4: Resultados

En esta sección se mostrarán los resultados obtenidos para cada una de las secuencias a estudio, divididos según el descodificador utilizado.

Capítulo 5: Comparación de resultados

Este capítulo queda dividido en dos secciones:

– Comparación de resultados: estudio de los resultados obtenidos para un mismo vídeo según el descodificador utilizado.

– Discusión de resultados: conclusiones obtenidas según los resultados obtenidos.

Capítulo 6: Conclusiones y líneas futuras

En este se expondrán las conclusiones finales obtenidas después de todo el proyecto, así como una breve descripción de las posibles líneas futuras que abre este estudio.

5

2. ENTORNO DE TRABAJO

ENTORNO DE TRABAJO

7

2.1.- HERRAMIENTAS UTILIZADAS Para describir el objetivo de este proyecto comenzaremos definiendo el entorno de trabajo con el que se ha realizado. Todo el proyecto, se ha llevado a cabo con un sistema operativo Ubuntu/Linux versión 12.04, mientras que para simular nuestro Smartphone hemos utilizado una placa PandaBoard, un PowerMeter de Odroid y una tarjeta SD, así como una pantalla y un teclado. A partir de este punto comenzaremos a definir con una breve descripción, cada uno de estos dispositivos, que en conjunto podrán simular un Smartphone con sistema operativo Android. 2.1.1. Tarjeta SD/SDHC En este proyecto se ha empleado una tarjeta micro SD/SDHC de 16 Gb, la cual hemos dividido en dos, cada una de estas partes tiene como propósito necesario la simulación de un Smartphone. La primera partición, en nuestro caso llamada BOOT, tiene incorporada todos los archivos para que el sistema operativo pueda inicializarse y así “correr” en nuestra placa PandaBoard. La segunda partición, en nuestro caso llamada ROOTFS y en principio sin ningún tipo de archivo, será la división que utilizaremos para guardar los videos a estudio, así como los descodificadores utilizados en este proyecto para obtener las medidas de energía necesarias en la descodificación de los mismos. Figura1. Tarjeta SD/SDHC

ENTORNO DE TRABAJO

8

2.1.2 Placa PandaBoard 1

Hoy en día se usan como mucha frecuencia las plataformas de bajo coste para el desarrollo de hardware y software, algunos ejemplos los encontramos en Raspberry Pi, BeagelBoard, etc.

PandaBoard, es una plataforma abierta de desarrollo de software para móviles que permite un

desarrollo rápido, fácil y altamente extensible. Siendo una de sus principales características la de poder soportar varios sistemas operativos móviles como: Microsoft Windows Mobile, Symbian y Linux (Android, Limo). PandaBoard se basa en el procesador de aplicaciones OMAP4430 de Texas Instruments2, que cuenta con el doble núcleo ARM ® Cortex™ -A9 MPCore™ (cada uno de los núcleos funciona a 1 GHz).

Figura 2. Tarjeta PandaBoard

1 http://pandaboard.org/ última vez visitada Noviembre 2014

2 http://www.ti.com/product/omap4430 última vez visitada Noviembre 2014

http://pandaboard.org/

http://www.ti.com/product/omap4430

ENTORNO DE TRABAJO

9

Figura 3. Diagrama de Bloques Tarjeta PandaBoard

Las características3 generales de la PandaBoard son las siguientes:

Tabla 1. Características PandaBoard

3 http://digikey.com/product-highlights/us/en/texas-instruments-pandaboard/686 última vez visitada Noviembre 2014

http://digikey.com/product-highlights/us/en/texas-instruments-pandaboard/686

ENTORNO DE TRABAJO

10

2.1.3. PowerMeter 4

El ODROID Smart Power es una fuente de energía fácilmente manejable que recoge voltaje, corriente y potencia del sistema, que permite optimizar el consumo de energía. La pantalla LCD muestra el voltaje, corriente, vatios y vatios-hora (Wh) simultáneamente. También se puede ver una gráfica de energía en el PC a través de su interfaz USB.

Figura 4. Power Meter

El paquete incluye: – ODROID Smart Power – Fuente de alimentación (adaptador AC-DC) – Cable USB – Cable conector DC (5,5 mm / 2,1 mm) para ODROID-XU / XU + E / XU3 – Cable conector DC (2,5 mm / 0,8 mm) para ODROID-X / X2 / U2 / X2 / U3 Su diagrama de bloques es el siguiente:

Figura 5. Diagrama de bloques PowerMeter

4 http://hardkernel.com/main/products/prdt_info.php?g_code=G137361754360 última vez visitada Noviembre 2014

http://hardkernel.com/main/products/prdt_info.php?g_code=G137361754360

ENTORNO DE TRABAJO

11

Las características5 de su funcionamiento serán mostradas en la siguiente tabla:

MCU PCI18F45K50

Output Voltage DC 3.00 ~ 5.25Volt

Output Current DC 5A (Max)

Input Power DC 12Volt/3A (36Watt)

Measurement Voltage, Current, Watt, Watt-Hour

Tolerant 2 %( Typ.)

LCD 16×2 Character type with LED backlight

USB device port Data communication with PC (10Hz sampling rate)

Button Output On/Off, Start/stop measurement of Watt-Hour

Volume Voltage Adjust

Output 4mm diameter banana jack, USB Host port, Wire connector

ETC Firmware update via USB

Tabla 2. Características PowerMeter Como ya hemos comentado en esta sección, el PowerMeter de Odroid tiene una interfaz para PC, a través de la cual puedes seguir la descodificación de los vídeos a estudio. El interfaz gráfico tiene la siguiente forma:

Figura 6. Interfaz del PowerMeter para PC

En nuestro caso utilizaremos el PowerMeter de Odroid, tanto para obtener las medidas de voltaje y corriente en la descodificación de videos, como para tener un registro de los vatios y vatios hora consumidos en dicha descodificación. Este nos hará a la vez de fuente de alimentación para la PandaBoard la cual trabaja a 5V.

5 http://odroid.com/dokuwiki/doku.php?id=en:odroidsmartpower última vez visitada Noviembre 2014

http://odroid.com/dokuwiki/doku.php?id=en:odroidsmartpower

ENTORNO DE TRABAJO

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2.1.4. Pantalla Durante todo el estudio hemos necesitado una pantalla, a través de la cual hemos podido seguir la descodificación de nuestros vídeos, en nuestro caso una VGA & Monitor de 8 pulgadas con unos parámetros de continua de 12 V y una potencia máxima de 10 w, la cual conectaremos a la salida DVI-D de nuestra PandaBoard, y comprobar así que los vídeos no tienen ningún tipo de error.

Figura 7. Pantalla de 8”

2.1.5. Teclado Todo este funcionamiento no sería posible de realizar sino tenemos un teclado con el que poder trabajar con el procesador de nuestra PandaBoard y por supuesto, poder comunicarnos con la tarjeta SD que integramos en la placa, ya que en ella tenemos tanto los descodificadores utilizados en el proyecto, así como los vídeos que queremos llevar a estudio. Este teclado será conectado a nuestra PandaBoard a través del conector USB de la misma.

Figura 8. Teclado con conexión USB

ENTORNO DE TRABAJO

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Después de definir los elementos utilizados en nuestro entorno de trabajo, este es el montaje

final con el que hemos trabajado durante todo el proyecto.

Figura 9. Entorno de trabajo

ENTORNO DE TRABAJO

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2.2.- SOFTWARE

En este entorno de trabajo aparte del hardware utilizado para su realización, pasaremos a describir los dos tipos de descodificadores utilizados en este proyecto, en particular uno tipo CBP y otro PHP. Para entender un poco mejor estos dos tipos, haremos un breve recorrido por la historia de los estándares desarrollados para llegar a los descodificadores utilizados en nuestro proyecto.

2.2.1. Estándares H.26X El primero de ellos, el estándar H.261 [1], fue lanzado oficialmente por el UIT-T en 1990, cuyo objetivo era la compresión de imágenes en movimiento. H.261 elaboró varias partes del codec de vídeo, incluyendo la predicción de compensación de movimiento, la codificación sobre inter-predicción, la transformada discreta del coseno (DCT), así como la cuantificación y la codificación de entropía. Este protocolo sólo permitía el uso de dos modos de captura de fotogramas: el modo I y el modo P, que son codificadas sin referencia, excepto consigo mismos. En 1995, la UIT-T propuso el estándar H.263 [2] cuyo objetivo era conseguir una mayor calidad de vídeo básico en la tasa de 30 kbit/s. Esto derivó en un nuevo estándar el H.263 versión 2 [3] el cual permitía una amplia gama de formatos de entrada e incluso de tamaño personalizado, llegando a la posibilidad de utilizar imágenes en el ordenador basado en ventanas, obteniendo una secuencia de imágenes con una mayor velocidad de fotogramas e imágenes de pantalla ancha. En el año 2000, la UIT-T lanzó la tercera versión del estándar H.263, creando modos más avanzados tales como el modo VLC o la codificación escalable.

ENTORNO DE TRABAJO

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2.2.2 Estándares MPEG-X Los estándares MPEG-x fueron diseñados para establecer técnicas de compresión de audio y vídeo. Hay cinco principales: MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, MPEG-7 y MPEG-21. Estos estándares son usados para la compresión inter-frame y la compresión de movimiento; para reducir la redundancia temporal utiliza técnicas como la transformada discreta del coseno (DCT), mientras que para reducir la redundancia estadística utiliza la entropía de codificación. Moving Picture Experts Group (MPEG) desarrolló MPEG-1 [3] basado el códec de vídeo H.261. Introdujo imágenes bi-predictivas (cuadro B) y grupo de imágenes (GOP), gracias a aumentar la relación de compresión proporcionó imágenes con 352 x 240 de resolución y 30 fotogramas por segundo. MPEG-1 fue capaz de almacenar vídeo de alta calidad de audio y más de 70 minutos en un disco CD-ROM. MPEG-2 [4] es el estándar de compresión de datos multimedia, fue el primero que introdujo los conceptos de perfiles y niveles.

El estándar MPEG-4 [5] se utiliza principalmente en el vídeo del teléfono, en el vídeo del correo electrónico y noticias electrónicas. Este requiere una baja velocidad de transferencia proporcionando una baja resolución de 176 x 144. MPEG-4 hizo numerosos intentos de obtener una mejor calidad de imagen con una mínima cantidad de datos. Dos de los más importantes fueron MPEG-4 Parte 2, también conocido como MPEG Visual, DivX o XviD y MPEG-4 Parte 10, también conocido como H.264 / AVC. H.264 / AVC [6] es desarrollado conjuntamente por la UIT-T y MPEG. Se basa en las ventajas de los anteriores estándares como H.263 y MPEG-4 Parte 2. Esto introduce nuevas unidades funcionales, como varias imágenes de referencia, así como nuevas tecnologías de compresión de intra-predicción logrando una mejora significativa en la eficiencia de la codificación. Se usa para muchas aplicaciones, incluyendo la emisión de alta definición (HD), cámaras de video, aplicaciones de seguridad, Internet y vídeo en red móvil, discos Blue-ray y es usado también en aplicaciones como video chat, video conferencia, y sistemas de teleconferencia, todas ellas en tiempo real. MPEG ha estructurado sus normas con un algoritmo con muchas posibilidades de combinación denominados perfiles Perfil Baseline (CBP) [7] Soporta imágenes tipo I y P, el no entrelazado y CAVLC, pensado principalmente para aplicaciones con bajo consumo de procesador o en tiempo real, tales como videoconferencia y aplicaciones móviles. Perfil principal (PHP) [8] Soporta imágenes tipo I, P y B y apoya el no-entrelazado y entrelazado, así como CAVLC y CABAC, principalmente enfocado para aplicaciones profesionales de broadcast y almacenamiento en alta definición.

ENTORNO DE TRABAJO

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Cuatro representaciones de decodificadores están estandarizados por MPEG RVC6: perfil simple (SP), el perfil con restricciones de Línea de Base (CBP), el Alto Perfil Progresivo (PHP) del H.264/AVC y el HEVC.

2.3.- SECUENCIAS A continuación, se hará una pequeña descripción de los vídeos que han sido codificados para este proyecto, ya que estos son los estímulos que pasaremos a nuestro entorno de trabajo para estudiarlos, y así obtener unos resultados cuantitativos relativos a la cantidad de energía consumida en la descodificación de tales secuencias.

2.3.1. Mobile

En este vídeo se observa un tren de juguete realizando un pequeño tramo de recorrido en una maqueta, el plano es fijo, salvo el movimiento del tren.

Figura 10. Captura del vídeo Mobile

6 http://en.wikipedia.org/wiki/H.264/MPEG-4_AVC#Profiles última vez visitada Noviembre 2014

http://en.wikipedia.org/wiki/H.264/MPEG-4_AVC%23Profiles

ENTORNO DE TRABAJO

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2.3.2. Foreman

Durante esta secuencia un obrero muestra el trabajo que ha realizado en una casa, el vídeo tiene bastante movimiento de cámara.

Figura 11. Captura del vídeo Foreman

2.3.3. News

Se trata de un vídeo en el que se observan a dos reporteros en el noticiario, siempre es el mismo plano sin ningún tipo de movimiento de cámara, tan sólo los bailarines del plano de detrás.

Figura 12. Captura del vídeo News

ENTORNO DE TRABAJO

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2.3.4. Hall En este se aprecia el pasillo de un instituto, dónde la cámara está fija, pero si se observa el movimiento de las personas que pasan por el mismo.

Figura 13. Captura del vídeo Hall

2.3.5. Paris

En esta secuencia hay dos personas en una mesa hablando, la mayoría del tiempo con la misma postura, la cámara está prácticamente fija durante toda la exposición.

Figura 14. Captura del vídeo Paris

ENTORNO DE TRABAJO

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2.3.6. Mother

En este vídeo se distingue a una madre y su hija sentadas en un sofá, el vídeo tiene poco movimiento, salvo el momento que la madre hace carantoñas a su hija.

Figura 15. Captura del vídeo Mother

2.3.7. Crowdrun

Se trata de un vídeo donde se ve un tramo de una maratón con todos los corredores, lo que conlleva un gran movimiento en toda la secuencia.

Figura 16. Captura del vídeo Crowdrun

ENTORNO DE TRABAJO

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2.3.8. Duckstakeoff

Durante esta escena se contempla a dos patos en un estanque, el movimiento es bastante escaso, salvo el momento en que estos comienzan a volar.

Figura 17. Captura del vídeo Duckstakeoff

2.3.9. Parkjoy

En este vídeo se ve a un grupo de amigos corriendo por un parque, existiendo una gran cantidad de movimiento así como de cambio de plano.

Figura 18. Captura del vídeo Parkjoy

ENTORNO DE TRABAJO

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2.3.10. Soccer

Se trata de una escena sobre un partido de fútbol, lo que conlleva una cantidad grande de movimiento tanto de los jugadores como del balón.

Figura 19. Captura del vídeo Soccer

2.3.11. Harbour

En esta secuencia se observa un puerto y el movimiento de algunos barcos, lo que no conlleva un gran movimiento en el vídeo, la cámara esta fija.

Figura 20. Captura del vídeo Harbour

ENTORNO DE TRABAJO

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2.4.- RESUMEN

En resumen, tenemos un entorno de trabajo constituido por una Placa PandaBoard, la cual alberga los dos tipos de descodificadores utilizados, uno tipo CBP y otro tipo PHP. Esta placa es alimentada a través de un PowerMeter, el cual a su vez sirve para medir el consumo de energía producido en la descodificación de las secuencias a estudio. Estos vídeos situados en la tarjeta SD/SDHC han sido codificados con diferentes tipos de calidades y estructuras, que serán definidas con más profundidad en el siguiente capítulo de este documento, ya que estos serán los estímulos de nuestro banco de pruebas y serán las resultados obtenidos de descodificar estas secuencias, los que nos ayudarán a obtener unas conclusiones reales al problema planteado.

23

3. BANCO DE PRUEBAS

BANCO DE PRUEBAS

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3.1.- ESTIMULOS DEL BANCO DE PRUEBAS Como hemos comentado en anteriores capítulos de este documento, el objetivo de este proyecto es la medida de energía consumida en la descodificación de videos. Para ello hemos codificado varios tipos de vídeos con diferentes resoluciones obteniendo así un amplio banco de pruebas, lo que nos ayudará a tener una visión más fiel a la realidad. A partir de este punto pasaremos a definir un poco más los formatos de compresión y codificación que hemos utilizado para la creación de los vídeos de este proyecto. La codificación de vídeo7 sirve para convertir señales de vídeo analógico a señales de vídeo digital. La mayoría de codificadores comprimen la información para que pueda ser almacenada o transmitida ocupando el mínimo espacio posible. Los componentes de color de la imagen original son las señales rojo, verde y azul (viniendo el nombre de las iniciales de su nomenclatura inglesa Red, Green, Blue), siendo transmitidos cada uno independiente y aislado del resto. De este modo no hay pérdidas en el tratamiento de la imagen puesto que los colores primarios siguen existiendo como tal en su transmisión. Por contra, mediante este sistema hay mucha información redundante, con el consiguiente aumento del ancho de banda con respecto a otros métodos de transmisión. Debido al problema de pérdida de ancho de banda se creó un nuevo modelo para corregir el gran defecto del RGB. Estas tres señales originales RGB son codificadas en otras dos señales, Crominancia (C) y Luminancia (Y). La Crominancia (C) lleva toda la información necesaria del color, matiz y saturación, siendo el matiz la propiedad que distingue un color de otro dentro del espectro, mientras que la saturación define la pureza de un color en ausencia de mezcla con el blanco. La Luminancia (Y) lleva toda la información necesaria del brillo, la cual es la propiedad por la que percibimos un color más luminoso o más apagado.

7 http://personales.upv.es/moimacar/download/video.pdf última vez visitada Noviembre 2014

http://personales.upv.es/moimacar/download/video.pdf

BANCO DE PRUEBAS

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3.2.- TIPOS DE RESOLUCIONES8

3.2.1. CIF (Common Intermediate Format) Usado para estandarizar las resoluciones horizontal y vertical de secuencias de vídeo en componentes YCbCr. Se diseñó para convertir fácilmente PAL ↔ NTSC y se propuso inicialmente en el estándar H.261. Define una secuencia de vídeo con resolución de 352(H) x 288(V) y una frecuencia de cuadro de 30000/1100 (aproximadamente 29.97 cuadros/seg) con codificación de color YCbCr 4:2:0.

3.2.2. 4CIF (4 Common Intermediate Format) 4CIF ofrece el doble de calidad de imagen con una resolución dos veces la de la CIF, en este caso 704(H) x 576(V).

8 http://personales.unican.es/perezvr/pdf/Compresion%20de%20imagen1.pdf última vez visitada Noviembre 2014

http://personales.unican.es/perezvr/pdf/Compresion%20de%20imagen1.pdf

BANCO DE PRUEBAS

27

3.3.- TIPOS DE IMÁGENES9

3.3.1. Introducción Conociendo ya los dos tipos de resoluciones utilizadas en este proyecto pasaremos a definir los tipos de estructuras utilizadas en la codificación de los vídeos. Para ello comenzaremos explicando más detenidamente los tipos de imágenes que pueden formar parte en una secuencia de video. El resultado de la compresión de la señal de vídeo en los estándares UIT-T o MPEG, atiende a los siguientes tipos de imágenes:

• Las imágenes I: se utilizan para decodificar las otras imágenes que componen el vídeo y pueden ser utilizadas como puntos de acceso aleatorio para empezar a descodificar los vídeos a partir de cualquier momento. En general, la codificación de estas imágenes ocupa más espacio que las otras.

• Las imágenes P: Son las imágenes predichas con referencia a una imagen que puede ser de

tipo I o P anterior en el tiempo, así que necesitan la descodificación de la imagen de referencia antes de poder ser decodificadas.

• Las imágenes B: son las imágenes predichas con referencia a dos imágenes que pueden ser de

tipo I o P, una anterior y una posterior, así que necesitan la descodificación de las dos imágenes de referencia así como la reordenación de las mismas para poder ser descodificadas.

Estos tipos de imágenes se utilizan para comprimir los datos. De hecho, en lugar de codificar cada imagen que compone el vídeo, uno puede codificar una imagen totalmente y después las diferencias entre esta imagen y las imágenes siguientes, explotando así la redundancia entre ellas. Para entender mejor los tipos de estructura que tendrán los vídeos a estudiar se hará una pequeña representación gráfica dependiendo del tipo de imagen utilizada así como su diferente ordenación en el caso de codificación y descodificación.

9 http://es.wikipedia.org/wiki/Im%C3%A1genes_I,_P_y_B última vez visitada Noviembre 2014

http://es.wikipedia.org/wiki/Im%C3%A1genes_I,_P_y_B

BANCO DE PRUEBAS

28

3.3.2. Imágenes tipo I Como se puede observar estas imágenes tipo I, no necesitan otras imágenes para ser codificadas o descodificadas, ya que de ellas misma se obtiene toda la información.

Figura 21. Estructura de vídeo con sólo imágenes tipo I

3.3.3. Imágenes tipo I y P combinadas

En este caso la estructura final, tanto para la codificación como para la descodificación, tiene ambos tipos de imágenes, quedando entre dos imágenes tipo I cuatro imágenes tipo P. Como hemos explicado anteriormente las imágenes I cogen la información de ellas mismas mientras que las tipo P cogen información de la imagen anterior.

Figura 22. Estructura de vídeo con imágenes tipo I y P combinadas

BANCO DE PRUEBAS

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3.3.4. Imágenes tipo I, P y B

En este caso hay que hacer una diferenciación si nos encontramos en codificación o descodificación, ya que al existir imágenes tipo B y estas depender tanto de la imagen anterior como de la imagen posterior nos quedan dos estructuras diferenciadas. → Codificación

Figura 23. Estructura de vídeo con imágenes tipo I, P y B en codificación

→ Descodificación

Figura 24. Estructura de vídeo con imágenes tipo I, P y B en descodificación

BANCO DE PRUEBAS

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3.3.5. Imágenes tipo P

Como se puede observar estas imágenes tipo P, necesitan que al menos la primera imagen sea tipo I, para tenerla de referencia, ya que este tipo de imágenes cogen la referencia de la imagen anterior.

Figura 25. Estructura de vídeo con sólo imágenes tipo P

Como hemos explicado en las páginas previas, este proyecto ha sido llevado a cabo en paralelo con otro, cuya meta es obtener medidas subjetivas en la calidad de los vídeos descodificados. Pasaremos a definir los parámetros que han utilizado en la codificación de dichos vídeos, tanto CIF como 4CIF, que puedan ser descodificados sin problemas por un descodificador CBP y uno PHP.

BANCO DE PRUEBAS

31

3.4.- PARÁMETROS

3.4.1 Enumeración de parámetros10 A partir de este punto se hará una breve descripción de los parámetros utilizados en la codificación de nuestros vídeos del banco de pruebas, y saber que valores han tomado dichos parámetros y porqué. – ProfileIDC → Perfil IDC (con este parámetro marcamos si el perfil que queremos es un línea de base o un principal). Si queremos que nuestro vídeo sea sólo con imágenes tipo I, P o combinadas entre ellas, toma el valor 66 (baseline), que como hemos comentado anteriormente este perfil de línea de base sólo puede tener imágenes tipo I e imágenes tipo P, ya que son las que se pueden descodificar con un tipo CBP. Si queremos que nuestro vídeo contenga imágenes tipo B toma el valor 100 (high), es decir sería descodificado a través del perfil principal PHP, ya que este puede descodificar tanto imágenes tipo I, imágenes tipo P y también las imágenes tipo B. – FrameSkip → Número de fotogramas que se deben excluir de entrada – NumberBFrames → Número de cuadros tipo B insertados en la codificación – IntraPeriod → Periodo de imágenes tipo I Si queremos que nuestro vídeo sólo contenga imágenes tipo I el valor de IntraPeriod debe ser 1 y FrameSkip y NumberBFrames toman el valor 0. Si queremos que nuestro vídeo sólo contenga imágenes tipo P, IntraPeriod debe tomar valor 0 y FrameSkip y NumberBFrames toman el valor 0. Si queremos que nuestro vídeo contenga imágenes combinadas tipo I y P, el valor de IntraPeriod es 5 y FrameSkip y NumberBFrames toman el valor 0. Si queremos que nuestro vídeo contenga imágenes tipo B, IntraPeriod toma valor 5 y FrameSkip y NumberBFrames toman el valor 2. – SourceWidth → Fuente del ancho de la imagen Para vídeos tipo CIF toma un valor de 352, mientras que para 4CIF toma el valor 704. – SourceHeight → Fuente de altura de la imagen Para vídeos tipo CIF toma un valor de 288, mientras que para 4CIF toma el valor 576.

10http://vqa.como.polimi.it/ última vez visitada Noviembre 2014

http://vqa.como.polimi.it/

BANCO DE PRUEBAS

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– QPISlice → Parámetro de cuantificación para porción de imágenes tipo I – QPPSlice → Parámetro de cuantificación para porción de imágenes tipo P – QPBSlice → Parámetro de cuantificación para porción de imágenes tipo B QPISlice, QPPSlice y QPBSlice son los parámetros que utilizamos para variar la calidad de nuestro vídeo, tomando los valores siguientes: – Muy buena → 33 – Buena → 36 – Regular → 39 – Mala → 42 – Muy mala → 46 Después de todo lo comentado anteriormente tenemos, en resumen, unas secuencias cuya principal diferencia viene dada por la resolución que queremos en los vídeos, es decir, con resolución tipo CIF o 4CIF. A parte cada uno de estos vídeos está codificado con diferentes estructuras, uno con imágenes sólo tipo I, otro con imágenes tipo I e imágenes tipo P combinadas, otro con imágenes tipo I, tipo P y tipo B, combinadas entre ellas y un último vídeos con imágenes sólo tipo P. Además de la diferenciación dada por el tipo de resolución y por el tipo de estructuras de imágenes, todos los vídeos han sido codificados con 5 calidades diferentes, marcado por el parámetro QP. Por tanto, un mismo vídeo tendrá 4 estructuras de imágenes, por cada una de las cinco calidades con las que ha sido codificado. Es decir, de cada vídeo en conjunto tenemos 20 posibles combinaciones entre calidad y estructura.

33

4. RESULTADOS

RESULTADOS

35

4.- RESULTADOS A partir de este punto se hará:

Un estudio de los resultados obtenidos de cada uno de los vídeos; tanto CIF, como 4CIF. En un primer lugar se mostrará una tabla con el consumo de cada secuencia, según su estructura y su calidad.

Seguidamente, una representación gráfica con todos los datos mostrados en la correspondiente tabla.

Y en último lugar, los cálculos de la caída del consumo cuando se cambia de tipo de estructura, dependiendo de la calidad donde nos hallemos.

Por lo ya expuesto en capítulos anteriores, los vídeos descodificados con CBP, nunca tendrán imágenes tipo B. Como nota importante, cabe destacar, que en los vídeos descodificados con PHP, la nomenclatura de la estructura con imágenes tipo B pasará a ser llamada IPPBB.

RESULTADOS

36

4.1- RESULTADOS OBTENIDOS CON DESCODIFICADOR CBP

4.1.1 Vídeos CIF

4.1.1.1 Mobile

En la presente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo, cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador CBP no puede hacerlo con imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Mobile_33 0.443 Wh -- 0.266 Wh 0.223 Wh

Mobile_36 0.425 Wh -- 0.255 Wh 0.210 Wh

Mobile_39 0.405 Wh -- 0.247 Wh 0.206 Wh

Mobile_42 0.378 Wh -- 0.237 Wh 0.198 Wh

Mobile_46 0.330 Wh -- 0.215 Wh 0.181 Wh

Tabla 3. Consumo vídeo Mobile

En la figura mostrada a continuación se observa la comparativa entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 26. Comparativa del vídeo Mobile según estructura y calidad

Mobile_33 Mobile_36 Mobile_39 Mobile_42 Mobile_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO MOBILE

I

IPP

P

RESULTADOS

37

En las siguientes tablas, se mostrará la caída del consumo cuando un vídeo de la misma calidad

varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Mobile_33

I → IPP Caída del 39.95 % en el consumo

I → P Caída del 49.66 % en el consumo

IPP → P Caída del 16.16 % en el consumo

Tabla 4. Caída del consumo del vídeo en la calidad 33

Consumo Mobile_36

I → IPP Caída del 40 % en el consumo




Consumo Mobile_39





RESULTADOS

38

Consumo Mobile_42





Consumo Mobile_46





RESULTADOS

39

4.1.1.2 Foreman

En esta tabla se muestran los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, debido a que un descodificador CBP no puede realizarlo con imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Foreman_33 0.348 Wh -- 0.223 Wh 0.191 Wh

Foreman_36 0.322 Wh -- 0.212 Wh 0.182 Wh

Foreman_39 0.292 Wh -- 0.201 Wh 0.171 Wh

Foreman_42 0.268 Wh -- 0.189 Wh 0.162 Wh

Foreman_46 0.227 Wh -- 0.169 Wh 0.155 Wh

Tabla 9. Consumo vídeo Foreman

En la siguiente figura se observa la comparativa dependiendo de la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 27. Comparativa del vídeo Foreman según estructura y calidad

Foreman_33 Foreman_36 Foreman_39 Foreman_42 Foreman_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO FOREMAN

I

IPP

P

RESULTADOS

40


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Foreman_33





Consumo Foreman_36





Consumo Foreman_39





RESULTADOS

41

Consumo Foreman_42





Consumo Foreman_46





RESULTADOS

42

4.1.1.3 News

En la siguiente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador CBP no puede trabajar con imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

News_33 0.320 Wh -- 0.193 Wh 0.153 Wh

News_36 0.307 Wh -- 0.174 Wh 0.146 Wh

News_39 0.290 Wh -- 0.174 Wh 0.145 Wh

News_42 0.267 Wh -- 0.168 Wh 0.140 Wh

News_46 0.233 Wh -- 0.156 Wh 0.138 Wh

Tabla 15. Consumo vídeo News

En la gráfica mostrada a continuación se observa la comparativa entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce durante la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 28. Comparativa del vídeo News según estructura y calidad

News_33 News_36 News_39 News_42 News_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO NEWS

I

IPP

P

RESULTADOS

43


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor.

Consumo News_33





Consumo News_36





Consumo News_39

I → IPP Caída del 40 % en el consumo

I → P Caída del 50 % en el consumo



RESULTADOS

44

Consumo News_42





Consumo News_46





RESULTADOS

45

4.1.1.4 Hall

En la tabla mostrada a continuación se observan los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador CBP no puede trabajar con imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Hall_33 0.309 Wh -- 0.183 Wh 0.143 Wh

Hall_36 0.295 Wh -- 0.176 Wh 0.141 Wh

Hall_39 0.281 Wh -- 0.169 Wh 0.134 Wh

Hall_42 0.262 Wh -- 0.165 Wh 0.133 Wh

Hall_46 0.229 Wh -- 0.155 Wh 0.133 Wh

Tabla 21. Consumo vídeo Hall

En la siguiente representación se muestra la comparación entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes

Figura 29. Comparativa del vídeo Hall según estructura y calidad

Hall_33 Hall_36 Hall_39 Hall_42 Hall_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO HALL

I

IPP

P

RESULTADOS

46

En las siguientes tablas, se mostrará la caída del consumo cuando un vídeo de la misma calidad varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Hall_33





Consumo Hall_36





Consumo Hall_39





RESULTADOS

47

Consumo Hall_42





Consumo Hall_46





RESULTADOS

48

4.1.1.5 Paris

En la siguiente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, debido a que un CBP no puede descodificar imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Paris_33 0.394 Wh -- 0.209 Wh 0.156 Wh

Paris_36 0.367 Wh -- 0.197 Wh 0.150 Wh

Paris_39 0.348 Wh -- 0.190 Wh 0.147 Wh

Paris_42 0.327 Wh -- 0.184 Wh 0.144 Wh

Paris_46 0.289 Wh -- 0.171 Wh 0.138 Wh

Tabla 27. Consumo vídeo Paris

En la figura mostrada a continuación se observa la comparativa entre la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación dependiendo de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 30. Comparativa del vídeo Paris según estructura y calidad

Paris_33 Paris_36 Paris_39 Paris_42 Paris_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO PARIS

I

IPP

P

RESULTADOS

49


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Paris_33





Consumo Paris_36





Consumo Paris_39





RESULTADOS

50

Consumo Paris_42





Consumo Paris_46





RESULTADOS

51

4.1.1.6 Mother

En la correspondiente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en el caso particular veintiuna combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que en este único caso hemos incluido dos calidades más.

I IPPBB IPP P

Mother_30 0.318 Wh -- 0.189 Wh 0.152 Wh

Mother_33 0.299 Wh -- 0.180 Wh 0.148 Wh

Mother_36 0.274 Wh -- 0.172 Wh 0.143 Wh

Mother_39 0.246 Wh -- 0.161 Wh 0.140 Wh

Mother_42 0.213 Wh -- 0.153 Wh 0.135 Wh

Mother_46 0.188 Wh -- 0.145 Wh 0.127 Wh

Mother_50 0.163 Wh -- 0.136 Wh 0.125 Wh

Tabla 33. Consumo vídeo Mother

En la representación mostrada a continuación se observa la comparación entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación, dependiendo de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 31. Comparativa del vídeo Mother según estructura y calidad

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO MOTHER

I

IPP

P

RESULTADOS

52


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Mother_30





Consumo Mother_33





Consumo Mother_36





RESULTADOS

53

Consumo Mother_39





Consumo Mother_42





Consumo Mother_46





Consumo Mother_50





RESULTADOS

54

4.1.2 Vídeos 4CIF

4.1.2.1 Crowdrun En la presente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en el caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un CBP no puede descodificar imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Crowdrun_33 1.362 Wh -- 0.947 Wh 0.844 Wh

Crowdrun_36 1.253 Wh -- 0.886 Wh 0.792 Wh

Crowdrun_39 1.145 Wh -- 0.815 Wh 0.758 Wh

Crowdrun_42 1.041 Wh -- 0.748 Wh 0.686 Wh

Crowdrun_46 0.875 Wh -- 0.683 Wh 0.637 Wh

Tabla 41. Consumo vídeo Crowdrun

En la figura mostrada a continuación se observa la comparación dependiendo de la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación según las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 32. Comparativa del vídeo Crowdrun según estructura y calidad

Crowdrun_33 Crowdrun_36 Crowdrun_39 Crowdrun_42 Crowdrun_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO CROWDRUN

I

IPP

P

RESULTADOS

55


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Crowdrun_33





Consumo Crowdrun_36





Consumo Crowdrun_39





RESULTADOS

56

Consumo Crowdrun_42





Consumo Crowdrun_46





RESULTADOS

57

4.1.2.2 Duckstakeoff

En esta tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo del vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador CBP no puede trabajar con imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Duckstaoff_33 1.508 Wh -- 1.208 Wh 1.147 Wh





Tabla 47. Consumo vídeo Duckstakeoff

En la siguiente gráfica se observa la comparación entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación, dependiendo de las diferentes estructuras de imágenes utilizadas.

Figura 33. Comparativa del vídeo Duckstakeoff según estructura y calidad

00,20,40,60,8

11,21,41,6

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO DUCKSTAKEOFF

I

IPP

P

RESULTADOS

58


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Duckstakeoff_33





Consumo Duckstakeoff_36






I → IPP Caída del 25.35% en el consumo




RESULTADOS

59











RESULTADOS

60

4.1.2.3 Parkjoy

En esta tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en el caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador CBP no puede descodificar imágenes tipo B [9].

I IPPBB IPP P

Parkjoy_33 1.476 Wh -- 0.965 Wh 0.860 Wh

Parkjoy_36 1.271 Wh -- 0.895 Wh 0.804 Wh

Parkjoy_39 1.174 Wh -- 0.850 Wh 0.756 Wh

Parkjoy_42 1.052 Wh -- 0.767 Wh 0.697 Wh

Parkjoy_46 0.883 Wh -- 0.690 Wh 0.641 Wh

Tabla 53. Consumo vídeo Parkjoy

En la figura mostrada a continuación se observa la relación entre la calidad con la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce durante la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 34. Comparativa del vídeo Parkjoy según estructura y calidad

Parkjoy_33 Parkjoy_36 Parkjoy_39 Parkjoy_42 Parkjoy_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO PARKJOY

I

IPP

P

RESULTADOS

61

En las siguientes tablas, se mostrará la caída del consumo cuando un vídeo de la misma calidad varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Parkjoy_33





Consumo Parkjoy_36





Consumo Parkjoy_39





RESULTADOS

62

Consumo Parkjoy_42





Consumo Parkjoy_46





RESULTADOS

63

4.1.2.4 Soccer

En la tabla mostrada a continuación se observan los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador CBP no puede realizarla con imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Soccer_33 1.009 Wh -- 0.788 Wh 0.714 Wh

Soccer_36 0.862 Wh -- 0.715 Wh 0.672 Wh

Soccer_39 0.762 Wh -- 0.661 Wh 0.627 Wh

Soccer_42 0.704 Wh -- 0.610 Wh 0.587 Wh

Soccer_46 0.627 Wh -- 0.566 Wh 0.545 Wh

Tabla 59. Consumo vídeo Soccer

En la siguiente gráfica se muestra la comparativa dependiendo de la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 35. Comparativa del vídeo Soccer según estructura y calidad

Soccer_33 Soccer_36 Soccer_39 Soccer_42 Soccer_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

COMSUMO SOCCER

I

IPP

P

RESULTADOS

64


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Soccer_33





Consumo Soccer_36





Consumo Soccer_39





RESULTADOS

65

Consumo Soccer_42





Consumo Soccer_46





RESULTADOS

66

4.1.2.4 Harbour

En la siguiente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un CBP, obteniendo en este caso particular sólo quince combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador CBP no puede trabajar con imágenes tipo B.

I IPPBB IPP P

Harbour_33 1.393 Wh -- 0.892 Wh 0.777 Wh

Harbour_36 1.313 Wh -- 0.839 Wh 0.729 Wh

Harbour_39 1.216 Wh -- 0.773 Wh 0.674 Wh

Harbour_42 1.057 Wh -- 0.710 Wh 0.613 Wh

Harbour_46 0.837 Wh -- 0.624 Wh 0.547 Wh

Tabla 65. Consumo vídeo Harbour

En la figura mostrada a continuación se observa la comparación entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación, dependiendo de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 36. Comparativa del vídeo Harbour según estructura y calidad

Harbour_33 Harbour_36 Harbour_39 Harbour_42 Harbour_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO HARBOUR

I

IPP

P

RESULTADOS

67

En las siguientes tablas, se mostrará la caída del consumo cuando un vídeo de la misma calidad varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Harbour_33





Consumo Harbour_36





Consumo Harbour_39





RESULTADOS

68

Consumo Harbour_42





Consumo Harbour_46





RESULTADOS

69

4.2- RESULTADOS OBTENIDOS CON DESCODIFICADOR PHP

4.2.1 Vídeos CIF

4.2.1.1 Mobile En la siguiente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en este caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador PHP puede descodificar todo tipo de imágenes.

I IPPBB IPP P

Mobile_33 0.542 Wh 0.321 Wh 0.302 Wh 0.242 Wh

Mobile_36 0.523 Wh 0.294 Wh 0.290 Wh 0.233 Wh

Mobile_39 0.497 Wh 0.281 Wh 0.279 Wh 0.224 Wh

Mobile_42 0.462 Wh 0.270 Wh 0.266 Wh 0.215 Wh

Mobile_46 0.411 Wh 0.279 Wh 0.244 Wh 0.204 Wh

Tabla 71. Consumo vídeo Mobile

En la gráfica siguiente se observa la comparación dependiendo de la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce durante la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 37. Comparativa del vídeo Mobile según estructura y calidad

Mobile_33 Mobile_36 Mobile_39 Mobile_42 Mobile_46

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO MOBILE

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

70


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Mobile_33

I → IPPBB Caída del 40.77 % en el consumo



IPPBB → IPP Caída del 5.91 % en el consumo

IPPBB → P Caída del 24.61 % en el consumo



Consumo Mobile_36








RESULTADOS

71

Consumo Mobile_39








Consumo Mobile_42








Consumo Mobile_46








RESULTADOS

72

4.2.1.2 Foreman

En esta tabla se observan los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura.

I IPPBB IPP P

Foreman_33 0.439 Wh 0.285 Wh 0.262 Wh 0.214 Wh





Tabla 77. Consumo vídeo Foreman

En la figura siguiente se observa la comparativa entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación dependiendo de las diferentes estructuras de imágenes utilizadas.

Figura 38. Comparativa del vídeo Foreman según estructura y calidad

Foreman_33 Foreman_36 Foreman_39 Foreman_42 Foreman_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO FOREMAN

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

73


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Foreman_33








Consumo Foreman_36








RESULTADOS

74

Consumo Foreman_39








Consumo Foreman_42








Consumo Foreman_46

I → IPPBB Aumento del 8.51 % en el consumo







RESULTADOS

75

4.2.1.3 News

En la presente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura.

I IPPBB IPP P

News_33 0.394 Wh 0.314 Wh 0.214 Wh 0.166 Wh

News_36 0.368 Wh 0.309 Wh 0.205 Wh 0.161 Wh

News_39 0.352 Wh 0.305 Wh 0.197 Wh 0.160 Wh

News_42 0.321 Wh 0.302 Wh 0.192 Wh 0.156 Wh

News_46 0.277 Wh 0.300 Wh 0.177 Wh 0.151 Wh

Tabla 83. Consumo vídeo News

En la figura mostrada a continuación se observa la comparativa entre la calidad con la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 39. Comparativa del vídeo News según estructura y calidad

News_33 News_36 News_39 News_42 News_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO NEWS

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

76


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo News_33








Consumo News_36








RESULTADOS

77

Consumo News_39








Consumo News_42








Consumo News_46




IPPBB → IPP Caída del 41 % en el consumo




RESULTADOS

78

4.2.1.4 Hall En la esta tabla se muestran los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador PHP puede descodificar todo tipo de imágenes.

I IPPBB IPP P

Hall_33 0.381 Wh 0.303 Wh 0.210 Wh 0.160 Wh

Hall_36 0.362 Wh 0.303 Wh 0.203 Wh 0.160 Wh

Hall_39 0.348 Wh 0.299 Wh 0.195 Wh 0.150 Wh

Hall_42 0.321 Wh 0.298 Wh 0.187 Wh 0.148 Wh

Hall_46 0.275 Wh 0.308 Wh 0.177 Wh 0.148 Wh

Tabla 89. Consumo vídeo Hall

En la siguiente representación se observa la comparativa dependiendo de la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce durante la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 40. Comparativa del vídeo Hall según estructura y calidad

Hall_33 Hall_36 Hall_39 Hall_42 Hall_46

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO HALL

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

79

En las siguientes tablas, se mostrará la caída del consumo cuando un vídeo de la misma calidad varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Hall 33








Consumo Hall 36








RESULTADOS

80

Consumo Hall 39








Consumo Hall 42




IPPBB → IPP Caiden del 42.53 % el Consumo




Consumo Hall 46

I → IPPBB Aumento del 12 % en el consumo







RESULTADOS

81

4.2.1.5 Paris En la presente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura.

I IPPBB IPP P

Paris_33 0.487 Wh 0.321 Wh 0.241 Wh 0.180 Wh

Paris_36 0.465 Wh 0.316 Wh 0.231 Wh 0.174 Wh

Paris_39 0.441 Wh 0.316 Wh 0.223 Wh 0.169 Wh

Paris_42 0.411 Wh 0.312 Wh 0.217 Wh 0.163 Wh

Paris_46 0.360 Wh 0.318 Wh 0.200 Wh 0.155 Wh


En esta figura se observa la comparativa dependiendo de: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes utilizadas.

Figura 41. Comparativa del vídeo Paris según estructura y calidad

Paris_33 Paris_36 Paris_39 Paris_42 Paris_46

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO PARIS

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

82

En las siguientes tablas, se mostrará la caída del consumo cuando un vídeo de la misma calidad varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor.

Consumo Paris 33








Consumo Paris_36








RESULTADOS

83

Consumo Paris_39








Consumo Paris_42








Consumo Paris_46








RESULTADOS

84

4.2.1.6 Mother En la siguiente tabla se muestran los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en este caso veintiocho combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que en este caso particular se han codificado dos calidades más.

I IPPBB IPP P

Mother_30 0.394 Wh 0.305 Wh 0.218 Wh 0.171 Wh

Mother_33 0.369 Wh 0.309 Wh 0.210 Wh 0.163 Wh

Mother_36 0.338 Wh 0.302 Wh 0.198 Wh 0.161 Wh

Mother_39 0.301 Wh 0.316 Wh 0.189 Wh 0.156 Wh

Mother_42 0.254 Wh 0.307 Wh 0.174 Wh 0.153 Wh

Mother_46 0.221 Wh 0.305 Wh 0.166 Wh 0.145 Wh

Mother_50 0.191 Wh 0.300 Wh 0.156 Wh 0.144 Wh


En la siguiente figura se observa la comparación entre: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce durante la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 42. Comparativa del vídeo Mother según estructura y calidad

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO MOTHER

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

85


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor.

Consumo Mother 30








Consumo Mother 33








RESULTADOS

86

Consumo Mother 36








Consumo Mother_39








Consumo Mother_42








RESULTADOS

87

Consumo Mother_46

I → IPPBB Aumento del 38 % en el consumo







Consumo Mother_50





IPPBB → P Caída del 52 % en el consumo



RESULTADOS

88

4.2.2 Vídeos 4CIF

4.2.2.1 Crowdrun En la presente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador PHP puede descodificar todo tipo de imágenes.

I IPPBB IPP P

Crowdrun_33 1.695 Wh 1.129 Wh 1.099 Wh 0.958 Wh





Tabla 109. Consumo vídeo Crowdrun

En la figura mostrada a continuación se observa la comparativa dependiendo de la calidad con la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 43. Comparativa del vídeo Crowdrun según estructura y calidad

Crowdrun_33 Crowdrun_36 Crowdrun_39 Crowdrun_42 Crowdrun_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO CROWDRUN

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

89


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Crowdrun_33




IPPBB → IPP Aumento del 2.72 % en el consumo




Consumo Crowdrun_36








RESULTADOS

90

Consumo Crowdrun_39








Consumo Crowdrun_42








Consumo Crowdrun_46








RESULTADOS

91

4.2.2.2 Duckstakeoff

En la tabla mostrada a continuación se observan los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura.

I IPPBB IPP P

Duckstaoff_33 1.905 Wh 1.442 Wh 1.434 Wh 1.350 Wh





Tabla 115. Consumo vídeo Duckstakeoff

En la siguiente figura se muestra la comparación dependiendo de la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce durante la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 44. Comparativa del vídeo Duckstakeoff según estructura y calidad

0

0,5

1

1,5

2

2,5

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO DUCKSTAKEOFF

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

92


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Duckstakeoff_33












IPPBB → IPP Aumento 1.22 del % en el consumo




RESULTADOS

93

























RESULTADOS

94

4.2.2.3 Parkjoy En la siguiente tabla se mostrarán los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP [4], obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura, ya que un descodificador PHP puede descodificar todo tipo de imágenes.

I IPPBB IPP P

Parkjoy_33 1.697 Wh 1.139 Wh 1.097 Wh 0.948 Wh





Tabla 121. Consumo vídeo Parkjoy

En la siguiente representación se muestra la comparación dependiendo de la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes utilizadas.

Figura 45. Comparativa del vídeo Parkjoy según estructura y calidad

Parkjoy_33 Parkjoy_36 Parkjoy_39 Parkjoy_42 Parkjoy_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO PARKJOY

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

95


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Parkjoy_33








Consumo Parkjoy_36








RESULTADOS

96

Consumo Parkjoy_39








Consumo Parkjoy_42








Consumo Parkjoy_46








RESULTADOS

97

4.2.2.4 Soccer

En esta tabla se observan los resultados obtenidos al medir el consumo de este vídeo cuando es descodificado con un PHP, obteniendo en el caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura.

I IPPBB IPP P

Soccer_33 1.226 Wh 0.943 Wh 0.892 Wh 0.790 Wh

Soccer_36 1.034 Wh 0.909 Wh 0.816 Wh 0.750 Wh

Soccer_39 0.913 Wh 0.904 Wh 0.736 Wh 0.691 Wh

Soccer_42 0.815 Wh 0.886 Wh 0.685 Wh 0.655 Wh

Soccer_46 0.723 Wh 0.887 Wh 0.633 Wh 0.605 Wh

Tabla 127. Consumo vídeo Soccer

En la figura mostrada a continuación se comparan: la calidad en la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce durante la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes utilizadas.

Figura 46. Comparativa del vídeo Soccer según estructura y calidad

Soccer_33 Soccer_36 Soccer_39 Soccer_42 Soccer_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO SOCCER

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

98


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Soccer_33








Consumo soccer_36








RESULTADOS

99

Consumo Soccer_39





IPPBB → P Caída del 6.11% en el consumo



Consumo Soccer_42


I → IPP Aumento del 9.15 % el Consumo






Consumo Soccer_46


I → IPP Aumento del 21.4 % en el consumo






RESULTADOS

100

4.2.2.5 Harbour

En esta tabla se muestran los resultados obtenidos al medir el consumo del vídeo cuando es descodificado con un PHP [4], obteniendo en este caso particular veinte combinaciones entre calidad y tipo de estructura.

I IPPBB IPP P

Harbour_33 1.730 Wh 1.116 Wh 1.045 Wh 0.872 Wh





Tabla 133. Consumo vídeo Harbour

En la representación mostrada a continuación se observa la comparativa entre la calidad con la que ha sido codificado el vídeo y el consumo en Wh que se produce en la descodificación de las diferentes estructuras de imágenes.

Figura 47. Comparativa del vídeo Harbour según estructura y calidad

Harbour_33 Harbour_36 Harbour_39 Harbour_42 Harbour_46

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

2

VIDEOS

CO

NSU

MO

Wh

CONSUMO HARBOUR

I

IPP

IPPBB

P

RESULTADOS

101


varía su estructura de imágenes, contribuyendo esto, en la mayoría de los casos, a que el consumo sea menor. Consumo Harbour_33




IPPBB → IPP Aumento del 6.79% en el consumo




Consumo Harbour_36








RESULTADOS

102

Consumo Harbour_39








Consumo Harbour_42








Consumo Harbour_46








103

5. COMPARACIÓN DE RESULTADOS

COMPARACIÓN DE RESULTADOS

105

5.1.- COMPARACIÓN DE RESULTADOS A partir de este punto se hará una recopilación de los resultados obtenidos que fueron mostrados en los capítulos anteriores. Comenzaremos comparando los vídeos tipo CIF, con ambos descodificadores, para entender cómo se comporta el mismo video según el descodificador utilizado en cada caso.

CBP PHP

MOBILE

Respecto a este caso, la calidad que menos consume es la del parámetro 36, independientemente de la estructura utilizada

En este apartado la estructura I → IPP, cuando

menos consume es en la calidad 36, mientras que la

estructura I → P, en la calidad 39 y por

último, la estructura IPP → P, es en la 33 cuando es más

eficiente

Respecto a las estructuras que contienen imágenes tipo B,

I → IPPBB es en la calidad 36 cuando menos consume,

mientras que las estructuras IPPBB → IPP y IPPBB → P, lo

hacen en la calidad 46

FOREMAN

En este apartado la calidad que menos consume es la del parámetro 33 en las

estructuras I → IPP y en I → P

Mientras que en la estructura IPP → P cuando menos

consume es en la calidad 39

Respecto a este caso, la calidad que menos consume

es la del parámetro 33, independientemente de la

estructura utilizada

En este las estructuras que contienen imágenes tipo B,


mientras que las estructuras IPPBB → IPP y IPPBB → P, es

en la calidad 46


106

NEWS

Respecto a este caso, la calidad que menos consume es la del parámetro 36 en las

estructuras I → IPP y en I → P



En este apartado la calidad que

menos consume es la del parámetro 33,

independientemente de la estructura utilizada




en la calidad 46

HALL

En este apartado la calidad que menos consume es la del

parámetro 33, independientemente de la


Respecto a este caso, la calidad que menos consume



En este caso las estructuras que contienen imágenes tipo B, I → IPPBB es en la calidad 33

cuando menos consume, mientras que las estructuras

IPPBB → IPP y IPPBB → P, es en la calidad 46

PARIS

Respecto a este caso, la calidad que menos consume es

la del parámetro 33, independientemente de la


En este apartado

la calidad que menos consume es la del parámetro 33,

independientemente de la estructura utilizada

Respecto a las estructuras que

contienen imágenes tipo B, I →IPPBB es en la calidad 33




107

MOTHER

En este apartado, la calidad que menos consume es la del



Respecto a este caso la calidad que menos consume



En este caso las estructuras que contienen imágenes tipo B, I →I PPBB es en la calidad 33



Tabla 139.Comparación de resultados de vídeos CIF

Ahora pasaremos al estudio de los videos 4CIF, dependiendo del descodificador utilizado.

CBP PHP

CROWDRUN




En este caso la calidad que menos consume es la del parámetro 33, tanto en la

estructura I → IPP como en la I → P, mientras que la estructura

IPP → P es en la calidad 46

Las estructuras que contienen imágenes tipo B,

las estructuras I → IPPBB es en la calidad 36 cuando menos consume, IPPBB → IPP es en

calidad 33 cuando es más eficiente, mientras que la

estructura IPPBB → P es en la calidad 39


108

DUCKSTAKEOFF

En este caso la calidad que menos consume



En este apartado la calidad que menos consume es la del parámetro 39, tanto en la



En cuanto a las estructuras que contienen imágenes tipo B,



en la calidad 33 cuando son más eficientes

PARKJOY


parámetro 33 en las estructuras I →IPP y en I → P


consume es en la calidad 39.



IPP → P es en la calidad 46 cuando menos consume


I → IPPBB y IPPBB → IPP son más eficientes con calidad 33, mientras que IPPBB → P, es

en la calidad 36 cuando menos consume


109

SOCCER

Respecto a este caso la calidad que menos consume es la del



En este apartado la calidad que menos consume es la del parámetro 33, tanto en la



Las estructuras que contienen imágenes tipo B, son más eficientes en la calidad 33, independientemente de la


HARBOUR


parámetro 39 en las estructuras I→ IPP y en I → P








mientras que las estructuras IPPBB → IPP y IPPBB → P es

en la calidad 39 cuando son más eficientes

Tabla 140.Comparación de resultados de vídeos 4CIF

DISCUSIÓN DE RESULTADOS

110

5.2.- DISCUSIÓN DE RESULTADOS Conociendo ya los resultados obtenidos respecto al consumo de los vídeos descodificados tanto con el descodificador CBP y el PHP, pasaremos a las conclusiones obtenidas después de dicho estudio. Una primera visión viene dada por el estudio de las gráficas individuales. En CBP observamos que los vídeos, tanto CIF como 4CIF, que sólo contienen imágenes tipo I son los menos eficientes, seguidos de los que contienen imágenes tipo IPP y en último lugar los vídeos con sólo imágenes tipo P. Podemos decir entonces, que los vídeos descodificados con CBP y que sólo contiene imágenes tipo P, son los que menos consumen. Respecto al estudio de las gráficas individuales de los vídeos descodificados con PHP, observamos que en la mayoría de vídeos, CIF y 4CIF, los que más consumen son los que sólo contienen imágenes tipo I, seguidos de los de imágenes tipo IPPBB, posteriormente los IPP y en último lugar los que tan sólo contienen imágenes tipo P. Cabe destacar que en la mayoría de estos vídeos, a medida que se aumenta el parámetro de calidad, (casos 42 y 46), se observa un cambio consistente, ya que los que contiene imágenes tipo IPPBB consumen más que los que contienen sólo imágenes tipo I. La segunda parte del estudio de resultados ya se centra más en los datos cuantitativos obtenidos. Respecto a los vídeos tipo CIF, descodificados con CBP y PHP, se observa que en la mayoría obtenemos una caída del consumo más evidente si son descodificados con el parámetro de calidad 33. Es de señalar que en los vídeos CIF, descodificados con PHP y que contiene imágenes tipo B, salvo cuando su estructura varía de I → IPPBB cuya caída es más significativa en la calidad 33, se obtiene una mayor reducción en el consumo cuando su parámetro de calidad es 46. Los vídeos 4CIF descodificados con CBP, Crowdrun, Parkjoy, y Soccer, en las estructuras I → IPP e I → P, tienen una mayor caída del consumo cuando son descodificados con el parámetro de calidad 33. Para terminar, se ha observado que en los vídeos 4CIF descodificados con PHP, en la mayoría de los casos, las estructuras I → IPP e I → P tienen un mayor descenso del consumo si son descodificados con el parámetro de calidad 33. En todos los vídeos se observa que la estructura IPP → P, es la más eficiente, consumiendo menos energía si se opera con el parámetro de calidad 46. Es de destacar que los vídeos Crowdrun, Duckstakeoff, Parkjoy y Soccer y cuya estructura varía de IPPBB → IPP obtienen un mayor descenso en el consumo cuando son descodificados en la calidad 33.

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6. CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS

CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS

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Como último punto de este proyecto se hará una breve recopilación de las conclusiones obtenidas después del estudio llevado a cabo en la comparación y discusión de los resultados.

Se puede afirmar que el mismo vídeo siempre consume menos energía cuando es descodificado con un CBP.

Todos los vídeos consumen menos energía cuando su estructura de imagen está compuesta sólo con imágenes tipo P.

Independientemente del descodificador utilizado, la mayoría de los vídeos tienen un menor consumo de energía cuando están codificados con el parámetro de calidad QP igual a 46.

En la mayoría de los casos e independientemente del descodificador utilizado, cuando una secuencia está codificada con el parámetro de calidad QP igual a 33, tiene una mayor caída en el consumo según varía de un tipo de estructura a otra.

De una forma más personal, se quiere resaltar la adquisición del PowerMeter de Odroid. Al comienzo del presente estudio empezamos trabajando con la Fuente Agilent 66321D de Agilent Technologies [9], la cual ofrecía unos datos precisos, con un software más desarrollado que el proporcionado por Odroid, pero cuya licencia en términos económicos había que renovar cada cierto tiempo. Gracias al hallazgo y adquisición del Smart Power de Odroid, y después de comprobar su gran similitud en los resultados obtenidos con los proporcionados por la Fuente Agilent 66321D, se decidió realizar el proyecto con este dispositivo. Cabe destacar que al tratarse de una plataforma libre, tiene una gran variedad de usos, ya que no solo ha servido para la realización de este trabajo, sino que además no presentaría ningún tipo de problema para el cálculo del consumo de otras tarjetas (BeagleBoard, Raspberry Pi…), así como vídeos codificados con otros parámetros o en la descodificación de audios… Este proyecto siempre ha estado vinculado a otro trabajo paralelo, cuyo objetivo es entender cómo varía la calidad subjetiva durante la descodificación de las secuencias de vídeo aquí estudiadas. La primera línea futura a estudio vendría dada por encontrar un compromiso entre esta calidad subjetiva y el consumo de energía de estas secuencias. Para terminar con una conclusión a todo el trabajo, es evidente la gran necesidad de proyectos parecidos a este, debido a todos los posibles factores que pueden influir en el consumo de la batería de un sistema empotrado móvil, convirtiéndose este en un problema actual, real y cuya solución es totalmente necesaria.

115

7. BIBLIOGRAFÍA

BIBLIOGRAFÍA

117

7. BIBLIOGRAFÍA [1]. ISO/IEC 11172, Information technology - coding of moving pictures and associated audio for

digital storage media at up to about 1.5 Mbit/s, 1993 (MPEG-1). [2]. ITU-T Rec. H.263 (02/98) Video Coding for low bit rate communication. [3] T.Sikira, ' MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding Standards ', Digital Consumer Electronics

Handbook, McGRAW-HILL BOOK Company. [4]. T.Sikira, ' MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding Standards ', Digital Consumer Electronics

Handbook, McGRAW-HILL BOOK Company. [5]. ISO/IEC 14496-2 (MPEG-4), Information Technology - Coding of Audio-Visual Objects-Part 2:

Visual, 2002

[6] E.Seisdedos, ' Integración y optimización de un descodificador de video escalable (H.264/SVC)

para procesador OMAP3530 ' Julio 2011. [7]. J. W. Janneck, I. Miller, D. Parlour, G. Roquier, M. Wipliez, and M. Raulet. Synthesizing

Hardware from Dataflow Programs: An MPEG-4 Simple Profile Decoder Case Study. Journal of Signal Processing Systems, 63(2):241–249, May 2011.

[8]. J. Gorin, M. Raulet, Y. L. Cheng, H. Y. Lin, N. Siret, K. Sugimoto, and G. G. Lee. An RVC

dataflow description of the AVC Constrained Baseline Profile decoder. In Image Processing (ICIP), 2009 16th IEEE International Conference on, pages 753–756, 2010.

[9] J.Fernandez Gil, ' Desarrollo de un sistema automático de medida para el control del consumo

en sistemas empotrados' Septiembre 2014

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