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电子科技大学学报 2021年第2期50卷 236-242页

作者：叶进肖庆宇陈梓晗陈贵豪李陶深广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

该文提出了一种基于深度学习的用户体验质量预测网络(UQPN),通过当前视频播放状态预测当前用户的QoE并进行建模,旨在采用UQPN替代以往方法的奖励函数,使得生成的自适应比特率算法做出更符合用户需求的比特率决策。实验证明与已有的奖励... 详细信息

该文提出了一种基于深度学习的用户体验质量预测网络(UQPN),通过当前视频播放状态预测当前用户的QoE并进行建模,旨在采用UQPN替代以往方法的奖励函数,使得生成的自适应比特率算法做出更符合用户需求的比特率决策。实验证明与已有的奖励函数相比,UQPN的预测与真实QoE的相关系数更高,以该网络作为强化学习奖励得到的算法能够将用户体验质量提高20%。

关键词：自适应比特率算法用户体验质量强化学习奖励

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基于强化学习的视觉敏感度感知自适应比特率算法研究

基于强化学习的视觉敏感度感知自适应比特率算法研究

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作者：但萌广西大学

学位级别：硕士

近年来,视频流流量持续增长,已经占据互联网总流量的主要部分。为了应对网络带宽的波动性,提供流畅的视频播放服务,自适应视频流技术被提出。目前,自适应比特率（Adaptive Bitrate,ABR）算法被广泛应用于基于HTTP的动态自适应流（Dynami... 详细信息

近年来,视频流流量持续增长,已经占据互联网总流量的主要部分。为了应对网络带宽的波动性,提供流畅的视频播放服务,自适应视频流技术被提出。目前,自适应比特率（Adaptive Bitrate,ABR）算法被广泛应用于基于HTTP的动态自适应流（Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH）,以提高用户体验质量（Quality of Experience,Qo E）。传统的ABR算法通常仅根据播放器和网络环境选择视频块的比特率,而忽略了视频内容特性对用户Qo E的影响。因此,内容感知的ABR算法被提出并成为当前的主流。然而,现有算法的比特率决策仍忽略了人类视觉系统（Human Visual System,HVS）固有的视觉敏感度特性。由于HVS对不同视频内容的质量失真具有不同的敏感度,具有高视觉敏感度的视频内容需要分配更多的比特率资源。因此,现有ABR算法在合理分配比特率和最大化用户Qo E方面仍然存在局限性。针对这一问题,本文从用户视觉的角度出发设计自适应比特率策略,对视觉敏感度的建模方法进行了研究,并结合强化学习（Reinforcement Learning,RL）技术,提出了一种视觉敏感度感知的自适应比特率算法。本文的主要研究贡献如下:1.由于HVS作用机制的复杂性,现有的视觉敏感度建模方法在模拟HVS特性方面仍存在不足。本文在分析不同视觉掩蔽效应对HVS感知视频质量失真影响的基础上,针对不同视频内容建立了总体掩蔽效应模型。该模型采用多种视频特征作为输入,并将多流前馈卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与反馈模块相结合以模拟HVS感知机制。与现有最新的模型相比,该模型能更准确地反映视觉敏感度大小。2.本文分析了总体掩蔽效应模型的预测结果与视觉敏感度的对应关系,以对视觉敏感度进行量化。通过将该视觉敏感度信息与RL算法的输入状态和奖励函数相结合,提出了视觉敏感度感知的ABR算法。该算法能够生成与视觉敏感度相一致的比特率策略,并基于更精确的视觉敏感度信息进行比特率分配,进一步优化资源利用率和用户感知质量。3.通过广泛的实验评估和分析,与最新的视觉敏感度预测方法相比,本文提出的总体掩蔽效应模型的预测精度更高,且对视频分辨率具有鲁棒性。与不考虑视觉敏感度的ABR算法相比,所提出的算法在许多指标上均实现了良好的性能,并将用户Qo E提高约22.8%。与基于其他视觉敏感度预测方法的ABR算法相比,本文提出的ABR算法也实现了一定程度的用户感知质量提升。

关键词：自适应比特率算法体验质量视觉敏感度强化学习卷积神经网络

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基于SVC编码和DASH架构的360°视频流调度算法研究与设计

基于SVC编码和DASH架构的360°视频流调度算法研究与设计

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作者：吴晨怡南京师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着移动网络的不断发展,视频设备的不断增加,视频应用的不断涌现,视频流量正成为全球互联网流量的主宰。由于全景摄像技术的出现与廉价交互式显示设备的普及,360°全景视频流媒体正在逐步成为一种流行的互联网服务。然而,在当... 详细信息

近年来,随着移动网络的不断发展,视频设备的不断增加,视频应用的不断涌现,视频流量正成为全球互联网流量的主宰。由于全景摄像技术的出现与廉价交互式显示设备的普及,360°全景视频流媒体正在逐步成为一种流行的互联网服务。然而,在当前互联网传输360°全景视频依然面临着高带宽和低延迟两大挑战。并且,典型的动态自适应流媒体系统使用MPD文件来描述不同质量表示形式的平均比特率。但是,VBR视频的比特率在时间维度波动很大。因此,视频码率高度动态性导致比特率高估/低估也会影响ABR算法的效率。为了缓解比特率高估/低估对ABR算法的影响,本文发现基于SVC编码和分块编码的360°全景视频的视频块大小在层次维度以及空间维度上具有强相关性,并定量计算其相关系数。结果表明,同一个分块的增强层视频块大小与基础层视频块大小存在强相关性,并且,水平相邻分块的基础层视频块大小也存在强相关性。在此基础上,本文进一步提出了使用块大小预测算法来增强360°视频调度框架。该块大小预测算法可用于以下两种情况的预测:(1)在同一分块的情况下,根据历史数据的相关性以及待预测视频块的基础层大小,来预测相应的增强层视频块大小;(2)在同一SVC层次的情况下,根据历史数据的相关性以及待预测视频块的空间上水平相邻的视频块大小,来预测相应的视频块大小。实验结果表明,通过块大小预测算法增强的ABR算法可以显著提高用户感知的视频播放质量。

关键词： 360°视频流视口自适应比特率高估/低估自适应比特率算法

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