EvalVid – A Framework for Video Transmission and Quality Evaluation

Klaue, Jirka; Rathke, Berthold; Wolisz, Adam

doi:10.1007/978-3-540-45232-4_16

Cited by 614 publications

(374 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

338

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…(Peak signal-to-noise ratio) đƣợc xem nhƣ một trong các độ đo khách quan nhất để đo chất lƣợng truyền video qua mạng [1,7,8,9]. Theo hƣớng tiếp cận này thì cảm nhận của con ngƣời đƣợc phân làm năm mức khác nhau.…”

Section: B độ đO Chất Lượng Trải Nghiệm Videounclassified

“…QoE thƣờng đƣợc biểu hiện bằng những đánh giá mang tính cảm nhận cá nhân nhƣ "xuất sắc", "tốt", "trung bình", "tạm chấp nhận/xấu", "rất xấu". Một trong những tham số đánh giá chất lƣợng trải nghiệm điển hình là ý kiến trung bình của con ngƣời (Mean Opinion Score -MOS) [1,15]. Trong bảng 1, thang đo chất lƣợng video theo mức độ cảm nhận của con ngƣời đƣợc chia theo năm mức.…”

Section: E Hất Lu ợNg Trải Nghiệm Qoe (Quality Of Experience)unclassified

See 1 more Smart Citation

Một Phương Pháp Cải Thiện Chất Lượng Trải Nghiệm Trong Truyền Video Trên Mạng Ip

Thắng¹,

Hạnh²

2017

Fair - Nghiên Cứu Cơ Bản Và Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin - 2016

View full text Add to dashboard Cite

Từ khóa -Video, QoE, BLUE, AQM (Active Queue Management).. I. GIỚI THIỆUHiện nay, chất lƣợng dịch vụ QoS (Quality of Service), và chất lƣợng trải nghiệm QoE (Quality of Experience) [1] ngày càng trở thành một vấn đề rất đƣợc quan tâm trong công nghệ thông tin và truyền thông, đặc biệt là trong các ứng dụng truyền video trên mạng IP. Trong lĩnh vực ứng dụng truyền phát video, để có khả năng đáp ứng yêu cầu của ngƣời dùng cuối thì việc đảm bảo QoS và QoE là yêu cầu bắt buộc. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất sử dụng hàng đợi tích cực BLUE với các cải tiến về đánh dấu xác suất hay loại bỏ gói tin nhằm cải thiện chất lƣợng trải nghiệm trong truyền video trên mạng IP. Phần còn lại của bài báo đƣợc trình bày nhƣ sau: phần II. trình bày kỹ thuật mã hóa video và các vấn đề về đảm bảo chất lƣợng dịch vụ QoS và chất lƣợng trải nghiệm ngƣời dùng QoE. Phần III, trình bày về hàng đợi tích cực BLUE [2], Phần IV giới thiệu hai giải thuật BLUE cải tiến giải pháp điều chỉnh xử lý xác suất trƣớc, và giải pháp điều chỉnh xử lý xác suất sau. Đối sánh hiệu quả của giải pháp xử lý trƣớc và xử lý sau trên một số tham số QoS tỷ lệ mất gói tin, mất gói tin video, và độ đo chất lƣợng video chủ quan ánh xạ với một tham số trải nghiệm QoE điển hình MOS để rút ra kết luận của bài báo. II. ĐẢM BẢO CHẤT LƯỢNG TRONG TRUYỀN VIDEO TRÊN MẠNG IP A. Đặc trưng kỹ thuật nén videoDữ liệu video đƣợc tạo thành từ các khung hình video. Nén liên ảnh sử dụng tính chất tƣơng tự giữa các ảnh kế tiếp. Trong trƣờng hợp đơn giản nhất, mỗi khung hình video lƣu trữ một hình ảnh đƣợc hiển thị trong thời gian phát khung hình (bằng nghịch đảo của tốc độ khung hình) trên màn hình. Tuy nhiên, có một sự tƣơng quan mạnh mẽ giữa các khung hình ảnh liên tiếp bởi vì những cảnh -scence -thƣờng thay đổi chậm theo thời gian. Vì vậy, truyền mỗi khung hình độc lập với tất cả các khung lân cận của nó rất lãng phí -các khung hình kế tiếp mang nhiều thông tin dƣ thừa không cần thiết. Bộ mã hoá video hiệu quả sẽ loại bỏ sự dƣ thừa này và làm giảm kích thƣớc (số byte) của video. Với phƣơng pháp mã hoá liên khung hình một chuỗi video có 3 kiểu khung hình: khung hình I (khung chính), P (khung hình dự đoán) hoặc B (hai chiều) trong đó:  Khung hình I (Intra-picture): là khung hình chỉ sử dụng nén trong ảnh, mang thông tin về một khung hình hoàn chỉnh. Khung hình I cho phép truy cập ngẫu nhiên, có độ nén thấp nhất.  Khung hình P (Predicted-picture): khung hình dự đoán trƣớc, là khung hình đƣợc mã hóa có bù chuyển động từ khung I hoặc khung P trƣớc đó.  Khung hình B (Bi-directional predicted picture): khung hình dự đoán hai chiều, là khung hình đƣợc mã hóa sử dụng bù chuyển động từ các khung hình I hoặc P trƣớc và sau. Các khung hình B cho hệ số nén là cao nhất.Trật tự xác định và tần số xuất hiện của các khung I, P, B trong các tập tin video. I-frame, xuất hiện đều đặn tại các đoạn, phân chia các đoạn video thành "Nhóm các hình ảnh" hay GoP (Group of Picture). Khung hình I đƣợc mã hóa một cách độc lập với các khung hình khác và vì vậy nó có thể đƣợc giải mã một cách độc lập. Khung ...

show abstract

Section: B độ đO Chất Lượng Trải Nghiệm Videounclassified

Section: E Hất Lu ợNg Trải Nghiệm Qoe (Quality Of Experience)unclassified

Một Phương Pháp Cải Thiện Chất Lượng Trải Nghiệm Trong Truyền Video Trên Mạng Ip

Thắng¹,

Hạnh²

2017

Fair - Nghiên Cứu Cơ Bản Và Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin - 2016

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…This subjectiveness, can be made objective by means of well-known techniques, such as the MOS [3], combined with the E-Model [4] for voice transmission, or techniques such as [5] for video streams. This paper does not intend to propose a new method for computing the QoE, but rather to exploit existing techniques to receive feedback about the quality delivered to the user, so that we can dynamically manage the resources on the wireless network.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…QoE assessing of multimedia flows is not a trivial task, as it involves comparison of the original and received video frames using PSNR [5], which means that this mechanism cannot be used in a real-time assessment platform. However, this approach can be simplified by using approximations such as [6].…”

Section: Client Side Resource Managementmentioning

confidence: 99%

“…We set up a high delay variation queue with limited capacity in order to produce a random amount of packet losses in the wireless network. In the WN we monitored the MOS of the traffic as described in Section 4, with a σ = 3 as advised in [5], Θ = 0.8 and θ = 0.5, and with an update interval of 1 second. Once the violation of QoE is assessed, the NRM configures a priority queue for the multimedia flows.…”

Section: Tests and Testbedmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Quality of Experience Enforcement in Wireless Networks

Serral-Gracià

Yannuzzi

Marín‐Tordera

et al. 2010

Lecture Notes in Computer Science

View full text Add to dashboard Cite

Abstract. In this paper we present a Multimedia Wireless Management System, which can be used on-line to assess and guarantee the quality of multimedia traffic in a wireless network. The proposed platform uses both network and application layer metrics to build up a scalable quality assessment of multimedia traffic. Moreover, the system provides traffic provisioning capabilities by coordinating the network access and usage both from the wireless node and from the network access point. These two combined features permit our platform to guarantee a satisfactory multimedia user experience in wireless environments. We evaluate our proposal by issuing an experimental deployment in a testbed and performing a series of tests under different network situations to demonstrate the Quality of Experience guaranties of our system. The results show that the quality of video perceived by end-users is considerably improved compared to the typical wireless network.

show abstract