發(fā)布時(shí)間：2017-09-19 09:05

  本文關(guān)鍵詞：考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估模型

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量評(píng)估 無參考評(píng)估 網(wǎng)絡(luò)視頻失真 用戶體驗(yàn)質(zhì)量 網(wǎng)絡(luò)丟包

【摘要】：如今,人們?cè)絹碓较矚g觀看高清視頻,無論是綜藝還是電影電視。同時(shí),又都為從網(wǎng)絡(luò)終端也就是用戶電腦觀看到的網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量無法滿足用戶自身需求而感到倍加的苦惱。因此,引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣大專業(yè)人士的思考,什么原因?qū)е乱曨l質(zhì)量下降以及如何評(píng)估網(wǎng)絡(luò)視頻的質(zhì)量并且去改善我們觀看到的網(wǎng)絡(luò)視頻的質(zhì)量呢?眾所周知,網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸失真的主要表現(xiàn)形式是延遲、丟包和抖動(dòng)。其中,延遲幾乎對(duì)視頻的質(zhì)量沒有影響,而網(wǎng)絡(luò)的抖動(dòng)所導(dǎo)致的效果就是丟包。因此,我們圍繞丟包進(jìn)行研究。最終,本文立足于考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量的研究,用來滿足用戶的終端需求,也就是用戶的體驗(yàn)質(zhì)量QoE。本文主要是在國家自然科學(xué)基金“IPTV視頻質(zhì)量的多源特征提取與融合評(píng)價(jià)模型研究”的資助下展開的,論文在充分調(diào)研現(xiàn)有的視頻質(zhì)量評(píng)估方法的基礎(chǔ)上,圍繞考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估模型進(jìn)行研究,具體的研究內(nèi)容和成果如下:(1)影響網(wǎng)絡(luò)丟包的長相關(guān)性的因素對(duì)丟包率的影響。本章主要內(nèi)容是討論疊加源個(gè)數(shù)N,形狀參數(shù),Hurst參數(shù),輸出鏈路速度對(duì)長相關(guān)性的影響,并且進(jìn)一步影響丟包率。最后得出不同的輸出鏈路速度對(duì)長相關(guān)性有顯著的影響,并且會(huì)進(jìn)一步去影響丟包率。同時(shí),這個(gè)結(jié)論將會(huì)應(yīng)用到第三部分內(nèi)容,選取輸出鏈路速度作為建立模型的參數(shù)。(2)丟包對(duì)QoE影響之上的丟包率到用戶體驗(yàn)質(zhì)量QoE的映射模型。本章主要內(nèi)容是使用MPEG4編碼器和高清視頻在MyEvalvid平臺(tái)上研究丟包對(duì)QoE影響并且在matlab環(huán)境下建立丟包率到QoE的映射。最后得出的結(jié)論是不同的內(nèi)容復(fù)雜度和不同的丟包率對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量有顯著的影響。同時(shí),這個(gè)結(jié)論將會(huì)應(yīng)用到第三部分內(nèi)容,選取內(nèi)容復(fù)雜度和丟包率作為建立模型的參數(shù)。(3)考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估。在上面兩個(gè)內(nèi)容的基礎(chǔ)上,本章主要內(nèi)容是采用最小二乘支持向量機(jī)的方法建立考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估模型,考慮的參數(shù)主要是輸出鏈路速度,不同丟包率和不同的視頻內(nèi)容復(fù)雜度和量化參數(shù)等等。最后實(shí)驗(yàn)表明LS-SVM具有較好的泛化能力,而且訓(xùn)練的速度要快。本文立足于視頻編解碼,網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸失真,視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,信息融合等方面的研究成果,致力于丟包對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量的影響,研究得到考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量的無參評(píng)估模型。首先,研究影響網(wǎng)絡(luò)丟包的長相關(guān)性的因素以及它們對(duì)丟包率的影響。然后,建立丟包對(duì)QoE影響之上的丟包率到QoE的映射模型。最后,在上面兩部分的基礎(chǔ)上,建立考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估模型。最終使用戶獲得良好的視覺上的體驗(yàn),從而在網(wǎng)絡(luò)中用QoE來驅(qū)動(dòng)資源控制和服務(wù)優(yōu)化。通過對(duì)QoS參數(shù)和編解碼參數(shù)的合理設(shè)置,不僅使用戶得到視覺上的享受,而且提高網(wǎng)絡(luò)的資源利用率和服務(wù)提供商的服務(wù)效率,有利于數(shù)字視頻評(píng)估系統(tǒng)的優(yōu)化,通信質(zhì)量的監(jiān)控,消費(fèi)媒體定級(jí)領(lǐng)域的發(fā)展。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量評(píng)估 無參考評(píng)估 網(wǎng)絡(luò)視頻失真 用戶體驗(yàn)質(zhì)量 網(wǎng)絡(luò)丟包
【學(xué)位授予單位】：石家莊鐵道大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.8
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 引言12-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-19
• 1.2.1 影響網(wǎng)絡(luò)丟包長相關(guān)性的因素對(duì)丟包率的影響16
• 1.2.2 丟包對(duì)QoE影響之上的丟包率到QoE的映射模型16-18
• 1.2.3 建立考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估模型18-19
• 1.3 主要研究內(nèi)容19
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)19-22
• 第二章 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和相關(guān)理論技術(shù)22-44
• 2.1 引言22
• 2.2 cygwin詳解22-24
• 2.2.1 cygwin的概述22-23
• 2.2.2 cygwin的特點(diǎn)23
• 2.2.3 cygwin的工作機(jī)制23-24
• 2.3 NS2詳解24-29
• 2.3.1 NS2的介紹24-25
• 2.3.2 NS2仿真的基本流程25
• 2.3.3 NS2主要構(gòu)件25-26
• 2.3.4 NS2原理26-28
• 2.3.5 NS2仿真的一般過程28-29
• 2.4 MyEvalvid詳解29-30
• 2.4.1 Evalvid的優(yōu)點(diǎn)29
• 2.4.2 Evalvid的不足29-30
• 2.4.3 整合Evalvid和NS2所得MyEvalvid及其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)30
• 2.4.4 MyEvalvid的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)30
• 2.5 使用AWK分析模擬結(jié)果30-37
• 2.5.1 AWK語言30-32
• 2.5.1.1 AWK簡介31
• 2.5.1.2 Awk是如何運(yùn)作的31-32
• 2.5.2 端點(diǎn)到端點(diǎn)的延遲32-35
• 2.5.2.1 分析模擬結(jié)果32-34
• 2.5.2.2 呈現(xiàn)模擬結(jié)果34-35
• 2.5.3 抖動(dòng)率35-36
• 2.5.4 封包遺失率36-37
• 2.6 實(shí)驗(yàn)步驟簡介37-38
• 2.7 預(yù)實(shí)驗(yàn)38-42
• 2.8 本章小結(jié)42-44
• 第三章 影響網(wǎng)絡(luò)丟包長相關(guān)性的因素對(duì)丟包率的影響44-51
• 3.1 單路復(fù)用網(wǎng)絡(luò)模型的介紹44
• 3.2 長相關(guān)性介紹以及原理44-46
• 3.2.1 自相似過程的定義44-45
• 3.2.2 自相似過程的性質(zhì)45
• 3.2.3 自相似過程的原理45-46
• 3.3 影響網(wǎng)絡(luò)丟包的長相關(guān)性的因素46-50
• 3.3.1 疊加源個(gè)數(shù)N對(duì)長相關(guān)性的影響47-48
• 3.3.2 形狀參數(shù)對(duì)長相關(guān)性的影響48-49
• 3.3.3 Hurst參數(shù)對(duì)長相關(guān)性的影響49
• 3.3.4 輸出鏈路速度對(duì)長相關(guān)性影響49-50
• 3.4 本章小結(jié)50-51
• 第四章 丟包對(duì)QoE影響之上的丟包率到QoE的映射模型51-74
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境51-52
• 4.2 實(shí)驗(yàn)拓?fù)涿枋龊透咔逡曨l選擇52-56
• 4.3 普通視頻庫下丟包對(duì)QoE的影響以及丟包率到QoE的映射56-61
• 4.3.1 普通視頻庫下丟包對(duì)QoE的影響56-57
• 4.3.2 普通視頻庫下丟包率到QoE的映射57-60
• 4.3.3 普通視頻的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析60
• 4.3.4 普通視頻的后處理60-61
• 4.4 高清視頻庫下丟包對(duì)QoE的影響61-66
• 4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)62
• 4.4.2 仿真結(jié)果分析62-66
• 4.5 高清視頻庫下建立丟包率到QoE的映射66-72
• 4.5.1 相關(guān)理論66-67
• 4.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)67-69
• 4.5.2.1 回歸方程的系數(shù)及其置信區(qū)間67-68
• 4.5.2.2 擬合曲線圖68-69
• 4.5.3 模型的分析69-72
• 4.6 普通視頻庫和高清視頻庫的對(duì)比72-73
• 4.7 本章小結(jié)73-74
• 第五章 建立考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估模型74-92
• 5.1 丟包率對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響74
• 5.2 包丟失集中度對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響74-75
• 5.3 不同類型幀對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響75-76
• 5.4 量化參數(shù)對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響76
• 5.5 視頻的內(nèi)容復(fù)雜度76
• 5.6 參數(shù)選擇76-77
• 5.7 最小二乘支持向量機(jī)回歸理論77-84
• 5.7.1 支持向量機(jī)理論77-80
• 5.7.1.1 最優(yōu)分類面與廣義最優(yōu)分類面77-79
• 5.7.1.2 支持向量機(jī)79-80
• 5.7.1.3 核函數(shù)80
• 5.7.2 支持向量機(jī)回歸80-83
• 5.7.2.1 支持向量機(jī)回歸理論80-81
• 5.7.2.2 支持向量機(jī)回歸81-83
• 5.7.3 最小二乘支持向量機(jī)83-84
• 5.8 LS-SVM方法建立考慮網(wǎng)絡(luò)丟包的視頻質(zhì)量無參評(píng)估模型的建立84-91
• 5.9 本章小結(jié)91-92
• 第六章 結(jié)論和展望92-94
• 6.1 結(jié)論92-93
• 6.2 展望93-94
• 參考文獻(xiàn)94-101
• 致謝101-102
• 個(gè)人簡歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文102-103

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本文編號(hào)：880727