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無論我們使用手機拍攝影片，或是透過YouTube、Netflix觀賞影片，這些檔案都會經過壓縮手續，然而影片壓縮的原理是什麼，就讓我們一起來看看這些技術背後的原理吧。

串流影片平台YouTube在接收使用者上傳的影片之後，會將原始影片重新壓縮成各種不同解析度與資料流量的複本，以便來自世界各地的觀眾經由頻寬各異的網路連線，在播放效能不同的各種裝置上觀賞影片，而要如何決定解析度與資料流量的參數，左右著觀眾是否能在有限的頻寬下享受最佳畫質。

根據統計，Google每分鐘會接收由使用者上傳、總長度超過400小時的影片，這些影片有著不同格式，需要經過處理、轉檔之後才能在YouTube或其他服務中播放，然而要如何在有限的資料流量中達到最佳畫質，就成了需要考慮的重要課題。為此Google提出以深度學習讓影片轉檔最佳化的...

在網路上觀賞串流影片時，資料流量是影響使用者體驗相當重要的因素之一，如果影片的資料流量太高，超過網路頻寬所能負荷，那麼就會發生影片播放不順的狀況，另一方面，如果使用非吃到飽的上網方案，還需要考慮觀看影片所產生的上網費用，所以在不影響畫質的前題下降低資料流量，就是影音網站努力...

影片壓縮最大的重點之一，就是找出影片中冗餘的資料，想辦法用現有的資料去取代這些重複的部分，就可以減少影片檔案的體積，這次要測試的項目，就是動態補償（motion compensation）所使用的 B‑frame 可以提高多少壓縮效率。