HTTP网络视频质量评估方法的研究.docVIP

  1. 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
  2. 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  3. 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
 HTTP 网络视频质量评估方法的研究 * 5 10 15 20 25 30 35 40 摘要:随着网络的高速发展,视频应用也日益普及。为了能使视频业务得到良好运营,需要 保证高标准的视频体验质量。因此,有效的网络视频质量评估方法能起到积极的指导作用。 本文以 HTTP 视频流为研究对象,在分析 QoE 与 QoS 的定义以及关系的基础上,建立网络 层 QoS、应用层 QoS 以及 QoE 之间的三层映射模型。首先由网络性能参数计算视频性能的 度量指标,再应用神经网络算法,将视频性能度量指标作为输入,输出视频质量评估结果。 最后通过对模型仿真结果和实验测试数据的分析比较,验证了该评估模型的优越性。 关键词:网络视频质量;HTTP;无参考评估;BP 神经网络;QoE;QoS 中图分类号:TN919.8 Study on Quality Assessment Method for HTTP Network Video XUE Fei, GUO Zhigang (Information and Communication Engineering School, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876) Abstract: With the rapid development of the network, video applications are more and more popular. In order to make video business get good operation, a high quality of video experience should be guarantied. Therefore, effective network video quality assessment method can play a positive role. Based on the analysis of the definition and relationship of QoE and QoS, with HTTP video stream as the research object, to establish three layers of mapping model between QoS network layer, application layer and QoE. First calculate video performance metrics by the network performance parameters, using application of neural network algorithm, set the video performance metrics as input, output video quality assessment results. Finally, make an analysis and comparison of the model simulation results and experimental test data, to prove the superiority of the model. Keywords: Network video quality; HTTP; No-reference assessment; BP neural network; QoE; QoS 0 引言 据 Cisco 公司的报告表明,预计到 2014 年,全球网民将产生每月超过 23 艾字节(Exabytes) 的上网流量,其中视频流量将达到 57%的比例,网络视频业务主导着全球互联网业务[1]。网 络视频的传输需要基于特定的传输协议。传统的基于 UDP 传输协议的视频服务(例如 IPTV 和 Real Media 等),并不能保证视频流的传输质量。而 TCP 传输协议具有拥塞控制以及重 传机制等保障,有着较高的传输可靠性。HTTP 视频流是基于 TCP 协议进行传输的,而 FLV 格式的视频在存储和传输 HTTP 视频流中起到了很重要的作用。FLV 是 Flash Video 的简称, 具有视频质量良好、CPU 占用率低等特点。另外,HTTP 视频采用了“渐进式下载”(Progressive Download)技术,可以实现视频下载和播放的同时进行。国内外一些著名的在线视频网站均 采用 FLV 格式文件提供 HTTP 视频,如 YouTube、优酷土豆、新浪播客等。由此可见, HTTP 视频在现实网络中得到了广泛应用。 然而,视频流在传输过

文档评论(0)

文档分享 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档