网络视频的用户体验质量评价

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1、密级：公开论文类型：应用研究工程硕士学位论文网络视频的用户体验质量评价StudyonQualityofExperienceofNetworkVideo培养单位：信息科学与技术学院专业领域：计算机技术学生姓名：李俐莹校内导师：王正友教授校外导师：李隽高工二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得石家庄铁道大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所

2、做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：—摘要摘要随着多媒体技术和网络技术迅速发展，人们对网络视频的需求也越来越大。但网络终端的视频质量并不一定能使客户满意，即用户的体验质量需要提高。因此网络传输中的网络参数和终端的用户体验质量之间的关系成为业界的研究热点。通过对网络参数和视频内容对视频质量的影响、考虑视频内容的体验质量评价模型和基于机器学习的QoE与QoS评价模型的分析研究，本文利用主成分分析、回归分析、深度学习等方法，使用NS2和Evalvid仿真工具开展网络视频质量的用户体验质量评价的研究，以下为本文的

3、具体研究内容和主要成果。(1)网络参数和视频内容对视频质量的影响。采用主成分分析法对视频质量影响比较大的参数进行分析，得到前四个主成分分量的特征值和贡献度；通过实验研究得出不同的视频内容在网络损伤时视频质量的变化情况。(2)考虑视频内容的体验质量预测模型。提出了同时考虑网络参数和视频内容的体验质量评价模型，通过对视频帧变化的分析，提出一个可以表示视频内容变化快慢的运动系数，将反映视频内容的运动系数和网络参数结合，利用IQX假说，使用非线性回归算法建立评价模型。该评价模型预测准确性高，计算复杂度低，并且可以进行实时应用。通过模型的训练

4、和测试，结果表明指标性能较好，预测值和实际评价值的相关程度超过0.90。(3)基于深度学习的QoE与QoS的映射模型。同时考虑网络层QoS参数和应用层QoS参数，利用深度学习算法，构建深度信念网络模型结构框架，建立体验质量和服务质量的映射模型。为量化QoE和QoS的关系，研究网络参数对体验质量评价的影响和提高视频体验质量的奠定基础。本文立足于对网络视频体验质量的研究，探讨视频内容和网络参数对体验质量的影响，构建实时有效的考虑视频内容的评价模型；在此基础上，加入应用层中其他参数，并结合网络层参数，利用深度学习算法，通过建立深度信念网络

5、模型，得到QoE与QoS的映射模型。通过这些研究，为网络性能评估和运行维护，通信质量的监控，消费媒体定级，网络视频优化等提供技术支撑。关键词：网络视频；服务质量；体验质量；视频内容；机器学习AbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofmultimediatechnologyandnetworktechnology,thedemandfornetworkvideoisalsogrowing.Butthevideoqualityofthenetworkterminaldoesnotnecessari

6、lymakethecustomersatisfied,namelytheneedtoimprovethequalityoftheuserexperience.Sotherelationshipbetweennetworkparametersinnetworktransmissionandthequalityofterminalexperiencehasbecomeahottopicinacademiaandindustry.Thisthesisfocusesontheresearchandsimulationofimpactofne

7、tworkparametersandvideocontentonthevideoquality,thequalityofexperiencemodelforvideocontentandmodelofQoEandQoSbasedonmachinelearning,usingprincipalcomponentanalysis,regressionanalysis,deeplearningandothermethods.EvalvidandNS2simulationtoolareusedtodevelopuserexperienceq

8、ualityevaluationresearchofnetworkvideoqualityandmodelconstruction;thefollowingarespecificresearchcontentsandresults:(