Avaliação de Desempenho de Transmissões de Vídeo 2K e 4K sobre Redes Sem Fio em um Cenário Indoor / Performance Evaluation of 2K and 4K Video Transmissions over Wireless Networks in an Indoor Setting

Com o crescimento do tráfego multimídia, com foco especial nos vídeos de alta resolução, percebe-se a existência de diversos desafios a serem contornados. Um destes pode trazer insatisfação ao usuário final diante do serviço prestado, se refere a qualidade percebida após o recebimento do streaming ou vídeo. Neste sentido, este trabalho realiza a avaliação de desempenho dos vídeos com resoluções em 2K e 4K, em cenário real indoor. Para este estudo empírico, utilizam-se métricas de análise objetiva como PSNR, VQM e SSIM, e uma subjetiva, o MOS, que representa uma opinião média do usuário após reprodução do vídeo. As principais ferramentas utilizadas neste estudo foram os frameworks EvalVid e MSU Video Quality. 

A real-time video quality estimator for emerging wireless multimedia systems

Wireless Mesh Networks (WMNs) are increasingly deployed to enable thousands of users to share, create, and access live video streaming with different characteristics and content, such as video surveillance and football matches. In this context, there is a need for new mechanisms for assessing the quality level of videos because operators are seeking to control their delivery process and optimize their network resources, while increasing the user’s satisfaction. However, the development of in-service and non-intrusive Quality of Experience assessment schemes for real-time Internet videos with different complexity and motion levels, Group of Picture lengths, and characteristics, remains a significant challenge. To address this issue, this article proposes a non-intrusive parametric real-time video quality estimator, called MultiQoE that correlates wireless networks’ impairments, videos’ characteristics, and users’ perception into a predicted Mean Opinion Score. An instance of MultiQoE was implemented in WMNs and performance evaluation results demonstrate the efficiency and accuracy of MultiQoE in predicting the user’s perception of live video streaming services when compared to subjective, objective, and well-known parametric solutions