A decision-theoretic regulator employs a method for allocating computational resources to components of media content to create the highest quality output for a budget of rendering resources. The components of the content represent parts of the content that have independent quality parameters that the regulator can vary to trade-off quality for computational savings. For example, in multimedia content, the components might be objects in a 3D graphics scene. The method allocates computational resources by attempting to minimize the total expected cost of a rendering task. The method computes the raw error for a rendering action on a component and then maps the raw error to a perceived error based on empirical evidence of how users perceive errors in rendered output. The expected cost is computed from the perceived error or raw error by applying a model of attention that gives the probability that a user is focusing his or her attention on a component. The method minimizes the total expected cost by selecting a rendering action for each component that yields the lowest expected cost for a given rendering budget.

Um regulador decisão-decision-theoretic emprega um método para alocar recursos computacionais aos componentes do índice dos meios para criar a qualidade a mais elevada output para um orçamento de render recursos. Os componentes do índice representam as partes do índice que têm os parâmetros independentes da qualidade que o regulador pode variar à qualidade do trade-off para economias computacionais. Para o exemplo, no índice dos multimedia, os componentes puderam ser objetos em uma cena dos gráficos 3D. O método aloca recursos computacionais tentando minimizar o custo previsto total de uma tarefa rendendo. O método computa o erro cru para uma ação rendendo em um componente e traça então o erro cru a um erro percebido baseado na evidência empírica de como os usuários percebem erros na saída rendida. O custo previsto é computado do erro percebido ou do erro cru aplicando um modelo da atenção que dá a probabilidade que um usuário está focalizando sua ou sua atenção em um componente. O método minimiza o custo previsto total selecionando uma ação rendendo para cada componente que rende o custo previsto o mais baixo para um orçamento rendendo dado.