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网络视频的用户体验质量评价

李俐莹  
【摘要】:随着多媒体技术和网络技术迅速发展,人们对网络视频的需求也越来越大。但网络终端的视频质量并不一定能使客户满意,即用户的体验质量需要提高。因此网络传输中的网络参数和终端的用户体验质量之间的关系成为业界的研究热点。通过对网络参数和视频内容对视频质量的影响、考虑视频内容的体验质量评价模型和基于机器学习的QoE与QoS评价模型的分析研究,本文利用主成分分析、回归分析、深度学习等方法,使用NS2和Evalvid仿真工具开展网络视频质量的用户体验质量评价的研究,以下为本文的具体研究内容和主要成果。(1)网络参数和视频内容对视频质量的影响。采用主成分分析法对视频质量影响比较大的参数进行分析,得到前四个主成分分量的特征值和贡献度;通过实验研究得出不同的视频内容在网络损伤时视频质量的变化情况。(2)考虑视频内容的体验质量预测模型。提出了同时考虑网络参数和视频内容的体验质量评价模型,通过对视频帧变化的分析,提出一个可以表示视频内容变化快慢的运动系数,将反映视频内容的运动系数和网络参数结合,利用IQX假说,使用非线性回归算法建立评价模型。该评价模型预测准确性高,计算复杂度低,并且可以进行实时应用。通过模型的训练和测试,结果表明指标性能较好,预测值和实际评价值的相关程度超过0.90。(3)基于深度学习的QoE与QoS的映射模型。同时考虑网络层QoS参数和应用层QoS参数,利用深度学习算法,构建深度信念网络模型结构框架,建立体验质量和服务质量的映射模型。为量化QoE和QoS的关系,研究网络参数对体验质量评价的影响和提高视频体验质量的奠定基础。本文立足于对网络视频体验质量的研究,探讨视频内容和网络参数对体验质量的影响,构建实时有效的考虑视频内容的评价模型;在此基础上,加入应用层中其他参数,并结合网络层参数,利用深度学习算法,通过建立深度信念网络模型,得到QoE与QoS的映射模型。通过这些研究,为网络性能评估和运行维护,通信质量的监控,消费媒体定级,网络视频优化等提供技术支撑。


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