基于HTTP自适应流媒体的质量评估

发布时间：2019-04-18 14:35

【摘要】：随着网络技术和多媒体技术的发展,通过互联网体验视频业务成为流行的趋势。基于HTTP的动态自适应流媒体(DASH)技术依靠其可靠、自适应、实现简单等特点成为了目前视频点播的主流技术,然而针对DASH系统中可能出现的视频重缓冲和视频质量波动等影响用户体验的事件,目前尚未有较成熟的质量评估方法。本文围绕视频播放过程中的重缓冲和质量波动事件对用户主观体验的影响展开了研究,并分别建立了重缓冲和质量波动事件对DASH视频质量影响的客观评估模型。本文首先研究了视频重缓冲事件对于DASH视频质量的影响。针对重缓冲事件的特征,将其分成了两个阶段:重缓冲阶段和恢复阶段,并分别确定了各个阶段影响视频质量的因素,其中重缓冲阶段的影响因素包括起始时刻视频感知质量和重缓冲时长,而恢复阶段的影响因素为起始时刻视频感知质量,恢复时长及恢复阶段视频编码质量。然后设置相应的主观实验,测试每个影响因素与视频质量的映射关系。最后根据实验结果建立每个阶段的视频质量客观评估模型。本文还研究了视频质量波动事件对DASH视频质量的影响。单次质量波动事件同样被划分为两个阶段:质量波动阶段和质量平稳阶段,在质量波动阶段,影响视频质量的因素是起始时刻视频感知质量和质量波动等级,而质量平稳阶段的影响因素为起始时刻视频感知质量,平稳阶段时长及平稳阶段的视频编码质量。针对不同阶段的不同影响因素也分别设计了相应的主观实验进行测试,并根据实验结果确定了每个因素与视频质量的关系,建立了视频质量波动的两阶段模型。用户在每次重缓冲或质量波动事件中的主观体验会受到上一次事件的影响,用户在某一时刻的主观体验是在这一刻之前的多次事件累积的结果,在实际的应用场景中还需要考虑多次事件的影响。因此在一次视频重缓冲事件的模型和一次视频质量波动事件的模型的基础上,本文还将两组模型分别推广到多次重缓冲事件和多次视频质量波动事件中。性能验证实验的结果表明,本文中所建立的关于视频重缓冲和视频质量波动的客观模型性能良好,可以比较准确地反映DASH视频体验质量。
[Abstract]:With the development of network technology and multimedia technology, experience video service through the Internet has become a popular trend. The dynamic adaptive streaming media (DASH) technology based on HTTP has become the mainstream technology of video on demand by its characteristics such as reliability, self-adaptation, simple realization and so on. However, there is no mature quality assessment method for the events that affect user experience, such as video buffering and video quality fluctuation, which may occur in DASH system. This paper focuses on the impact of buffering and quality fluctuation events on the user's subjective experience during video playback, and establishes an objective evaluation model for the impact of buffered and quality fluctuating events on the quality of DASH video. In this paper, we first study the effect of video buffering events on the quality of DASH video. According to the characteristics of the buffered event, it is divided into two phases: the buffering phase and the recovery phase, and the factors that affect the video quality of each phase are determined, respectively. The influence factors of the buffer phase include the video perception quality at the start time and the length of the buffer time, while the influence factors for the recovery phase are the video perception quality at the start time, the recovery time and the video coding quality at the recovery stage. Then set up the corresponding subjective experiment to test the mapping relationship between each influencing factor and video quality. Finally, the objective evaluation model of video quality in each stage is established according to the experimental results. The influence of video quality fluctuation events on DASH video quality is also studied in this paper. A single quality fluctuation event is also divided into two stages: the quality fluctuation stage and the quality stabilization stage. In the quality fluctuation stage, the factors that affect the video quality are the video perceived quality and the quality fluctuation level at the start time. The influence factors of the stationary stage are the video perceptual quality at the start time, the length of the stationary stage and the video coding quality at the stationary stage. According to the different influencing factors in different stages, the corresponding subjective experiments are designed and tested. According to the experimental results, the relationship between each factor and video quality is determined, and a two-stage model for the fluctuation of video quality is established. The user's subjective experience in each buffer or quality fluctuation event is affected by the previous event, and the user's subjective experience at a given time is the result of multiple events accumulated prior to this moment. It is also necessary to consider the effects of multiple events in practical application scenarios. Therefore, on the basis of a video buffering event model and a video quality fluctuation event model, this paper also extends the two sets of models to multiple buffer events and multiple video quality fluctuation events, respectively. The results of performance verification experiments show that the objective model of video buffering and video quality fluctuation established in this paper has good performance and can accurately reflect the experience quality of DASH video.
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN919.81

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本文编号：2460111