網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)中用戶QoE評估研究.pdf

1、用戶體驗質(zhì)量（Quality of Experience，QoE）評估是視頻業(yè)務(wù)質(zhì)量保障研究中面臨的一個重要問題。人們所處的信息化世界是一個巨大、復(fù)雜的通信生態(tài)系統(tǒng)，用戶的體驗會受到技術(shù)、經(jīng)濟、環(huán)境以及用戶自身等多個領(lǐng)域中各種因素的共同影響。如何準確分析各因素與 QoE之間的關(guān)系是當前研究的難點。本文重點研究視頻業(yè)務(wù)中的用戶 QoE評價方法。根據(jù)不同的應(yīng)用場景，著重研究技術(shù)領(lǐng)域中網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量的評估方法，提出了一種參數(shù)規(guī)劃模型、一種包層評

2、估模型以及一種比特流層評估模型。另外，本文還研究了用戶領(lǐng)域和技術(shù)領(lǐng)域因素共同對用戶 QoE的影響，提出了一種QoE客觀評價模型。主要研究成果包括：
　　1.為了能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)視頻的編碼和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)合理規(guī)劃和部署，提出了一種結(jié)合視頻編碼特性和信道傳輸特性評估網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量的參數(shù)規(guī)劃模型。本文根據(jù)四狀態(tài)馬爾科夫信道特性分析了數(shù)據(jù)包丟失的各狀態(tài)概率分布，并結(jié)合數(shù)據(jù)包丟失的突發(fā)性與編碼視頻幀間的時域相關(guān)性推導(dǎo)出反映序列受損的參數(shù)以及反映視頻幀受損

3、的參數(shù)，利用這些損傷參數(shù)來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)視頻的質(zhì)量。相比國際標準G.1070中的模型和T-V模型，該模型可以更準確地預(yù)測由直接丟包和錯誤傳播等因素造成的視頻失真。
　　2.為了能夠?qū)崟r預(yù)測網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量，在分析視頻內(nèi)容運動特性的基礎(chǔ)上建立了一種視頻質(zhì)量包層評估模型。該模型通過分析數(shù)據(jù)包頭信息計算視頻和網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)，然后根據(jù)每幀編碼比特數(shù)的變化情況提出一種基于動態(tài)閾值的視頻幀類型檢測方法?？紤]到視頻內(nèi)容運動特性對視頻質(zhì)量的影響，采用平均P幀

4、編碼比特數(shù)與平均I幀編碼比特數(shù)的比值來預(yù)測視頻的時間復(fù)雜度。在此基礎(chǔ)上，利用編碼碼率和視頻內(nèi)容的時間復(fù)雜度預(yù)測視頻的編碼失真，并結(jié)合丟包位置、時間復(fù)雜度等信息預(yù)測由丟包引起的失真，最后得到視頻的質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，其性能明顯優(yōu)于國際標準 G.1070中的模型和德國電信提出的DT模型。
　　3.為了能夠更準確地預(yù)測數(shù)據(jù)包丟失對視頻質(zhì)量的影響，構(gòu)建一種基于幀質(zhì)量的視頻質(zhì)量比特流層評估模型。根據(jù)丟包對視頻幀質(zhì)量的影響將視頻幀劃分為四類，

5、即未受丟包影響的幀、受參考幀丟失影響的幀、受錯誤傳播影響的幀以及受二者共同影響的幀。另外，考慮到不同視頻內(nèi)容對視頻幀質(zhì)量的影響，通過對視頻幀中的運動部分和靜止部分進行區(qū)分，計算得到描述視頻運動特性的時間復(fù)雜度。結(jié)合視頻內(nèi)容特性，對不同類型的視頻幀的質(zhì)量分別進行預(yù)測。在此基礎(chǔ)上，進一步通過兩級時域聯(lián)合算法得到序列的質(zhì)量。相比其他兩個基于幀質(zhì)量的視頻質(zhì)量評價模型，所提模型具有更好的性能。
　　4.為了能夠更全面的評價視頻業(yè)務(wù)中用戶的感

6、受，結(jié)合用戶對視頻質(zhì)量和內(nèi)容的感知提出一種基于用戶行為表征的QoE客觀評價模型。不同于傳統(tǒng)意義上的QoE評價方法，該模型著重分析用戶對視頻質(zhì)量的感知以及對視頻內(nèi)容的感興趣程度，并結(jié)合這兩個視頻業(yè)務(wù)中最基本的感知層面來預(yù)測用戶的QoE。為了客觀描述用戶觀看視頻時的興趣度，文中設(shè)計了一種與觀看過程同步的基于單攝像頭的眼部行為檢測方法，并著重分析一些無意識的眼部行為，例如眨眼、凝視等，從中選取眨眼行為來表征用戶的興趣度。實驗結(jié)果表明，預(yù)測Qo