考虑网络丢包的视频质量无参评估模型

发布时间：2017-09-19 09:05

  本文关键词：考虑网络丢包的视频质量无参评估模型

  更多相关文章： 网络视频质量评估 无参考评估 网络视频失真 用户体验质量 网络丢包

【摘要】：如今,人们越来越喜欢观看高清视频,无论是综艺还是电影电视。同时,又都为从网络终端也就是用户电脑观看到的网络视频质量无法满足用户自身需求而感到倍加的苦恼。因此,引起了学术界和工业界的广大专业人士的思考,什么原因导致视频质量下降以及如何评估网络视频的质量并且去改善我们观看到的网络视频的质量呢?众所周知,网络视频传输失真的主要表现形式是延迟、丢包和抖动。其中,延迟几乎对视频的质量没有影响,而网络的抖动所导致的效果就是丢包。因此,我们围绕丢包进行研究。最终,本文立足于考虑网络丢包的视频质量的研究,用来满足用户的终端需求,也就是用户的体验质量QoE。本文主要是在国家自然科学基金“IPTV视频质量的多源特征提取与融合评价模型研究”的资助下展开的,论文在充分调研现有的视频质量评估方法的基础上,围绕考虑网络丢包的视频质量无参评估模型进行研究,具体的研究内容和成果如下:(1)影响网络丢包的长相关性的因素对丢包率的影响。本章主要内容是讨论叠加源个数N,形状参数,Hurst参数,输出链路速度对长相关性的影响,并且进一步影响丢包率。最后得出不同的输出链路速度对长相关性有显著的影响,并且会进一步去影响丢包率。同时,这个结论将会应用到第三部分内容,选取输出链路速度作为建立模型的参数。(2)丢包对QoE影响之上的丢包率到用户体验质量QoE的映射模型。本章主要内容是使用MPEG4编码器和高清视频在MyEvalvid平台上研究丢包对QoE影响并且在matlab环境下建立丢包率到QoE的映射。最后得出的结论是不同的内容复杂度和不同的丢包率对用户体验质量有显著的影响。同时,这个结论将会应用到第三部分内容,选取内容复杂度和丢包率作为建立模型的参数。(3)考虑网络丢包的视频质量无参评估。在上面两个内容的基础上,本章主要内容是采用最小二乘支持向量机的方法建立考虑网络丢包的视频质量无参评估模型,考虑的参数主要是输出链路速度,不同丢包率和不同的视频内容复杂度和量化参数等等。最后实验表明LS-SVM具有较好的泛化能力,而且训练的速度要快。本文立足于视频编解码,网络视频传输失真,视频质量评价方法,信息融合等方面的研究成果,致力于丢包对网络视频质量的影响,研究得到考虑网络丢包的视频质量的无参评估模型。首先,研究影响网络丢包的长相关性的因素以及它们对丢包率的影响。然后,建立丢包对QoE影响之上的丢包率到QoE的映射模型。最后,在上面两部分的基础上,建立考虑网络丢包的视频质量无参评估模型。最终使用户获得良好的视觉上的体验,从而在网络中用QoE来驱动资源控制和服务优化。通过对QoS参数和编解码参数的合理设置,不仅使用户得到视觉上的享受,而且提高网络的资源利用率和服务提供商的服务效率,有利于数字视频评估系统的优化,通信质量的监控,消费媒体定级领域的发展。
【关键词】：网络视频质量评估 无参考评估 网络视频失真 用户体验质量 网络丢包
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.8
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-22
• 1.1 引言12-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 影响网络丢包长相关性的因素对丢包率的影响16
• 1.2.2 丢包对QoE影响之上的丢包率到QoE的映射模型16-18
• 1.2.3 建立考虑网络丢包的视频质量无参评估模型18-19
• 1.3 主要研究内容19
• 1.4 论文的组织结构19-22
• 第二章 实验环境和相关理论技术22-44
• 2.1 引言22
• 2.2 cygwin详解22-24
• 2.2.1 cygwin的概述22-23
• 2.2.2 cygwin的特点23
• 2.2.3 cygwin的工作机制23-24
• 2.3 NS2详解24-29
• 2.3.1 NS2的介绍24-25
• 2.3.2 NS2仿真的基本流程25
• 2.3.3 NS2主要构件25-26
• 2.3.4 NS2原理26-28
• 2.3.5 NS2仿真的一般过程28-29
• 2.4 MyEvalvid详解29-30
• 2.4.1 Evalvid的优点29
• 2.4.2 Evalvid的不足29-30
• 2.4.3 整合Evalvid和NS2所得MyEvalvid及其系统结构30
• 2.4.4 MyEvalvid的系统结构30
• 2.5 使用AWK分析模拟结果30-37
• 2.5.1 AWK语言30-32
• 2.5.1.1 AWK简介31
• 2.5.1.2 Awk是如何运作的31-32
• 2.5.2 端点到端点的延迟32-35
• 2.5.2.1 分析模拟结果32-34
• 2.5.2.2 呈现模拟结果34-35
• 2.5.3 抖动率35-36
• 2.5.4 封包遗失率36-37
• 2.6 实验步骤简介37-38
• 2.7 预实验38-42
• 2.8 本章小结42-44
• 第三章 影响网络丢包长相关性的因素对丢包率的影响44-51
• 3.1 单路复用网络模型的介绍44
• 3.2 长相关性介绍以及原理44-46
• 3.2.1 自相似过程的定义44-45
• 3.2.2 自相似过程的性质45
• 3.2.3 自相似过程的原理45-46
• 3.3 影响网络丢包的长相关性的因素46-50
• 3.3.1 叠加源个数N对长相关性的影响47-48
• 3.3.2 形状参数对长相关性的影响48-49
• 3.3.3 Hurst参数对长相关性的影响49
• 3.3.4 输出链路速度对长相关性影响49-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第四章 丢包对QoE影响之上的丢包率到QoE的映射模型51-74
• 4.1 实验环境51-52
• 4.2 实验拓扑描述和高清视频选择52-56
• 4.3 普通视频库下丢包对QoE的影响以及丢包率到QoE的映射56-61
• 4.3.1 普通视频库下丢包对QoE的影响56-57
• 4.3.2 普通视频库下丢包率到QoE的映射57-60
• 4.3.3 普通视频的实验结果的分析60
• 4.3.4 普通视频的后处理60-61
• 4.4 高清视频库下丢包对QoE的影响61-66
• 4.4.1 仿真实验62
• 4.4.2 仿真结果分析62-66
• 4.5 高清视频库下建立丢包率到QoE的映射66-72
• 4.5.1 相关理论66-67
• 4.5.2 仿真实验67-69
• 4.5.2.1 回归方程的系数及其置信区间67-68
• 4.5.2.2 拟合曲线图68-69
• 4.5.3 模型的分析69-72
• 4.6 普通视频库和高清视频库的对比72-73
• 4.7 本章小结73-74
• 第五章 建立考虑网络丢包的视频质量无参评估模型74-92
• 5.1 丢包率对用户体验质量的影响74
• 5.2 包丢失集中度对用户体验质量的影响74-75
• 5.3 不同类型帧对用户体验质量的影响75-76
• 5.4 量化参数对用户体验质量的影响76
• 5.5 视频的内容复杂度76
• 5.6 参数选择76-77
• 5.7 最小二乘支持向量机回归理论77-84
• 5.7.1 支持向量机理论77-80
• 5.7.1.1 最优分类面与广义最优分类面77-79
• 5.7.1.2 支持向量机79-80
• 5.7.1.3 核函数80
• 5.7.2 支持向量机回归80-83
• 5.7.2.1 支持向量机回归理论80-81
• 5.7.2.2 支持向量机回归81-83
• 5.7.3 最小二乘支持向量机83-84
• 5.8 LS-SVM方法建立考虑网络丢包的视频质量无参评估模型的建立84-91
• 5.9 本章小结91-92
• 第六章 结论和展望92-94
• 6.1 结论92-93
• 6.2 展望93-94
• 参考文献94-101
• 致谢101-102
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文102-103

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本文编号：880727