Predicting quality of experience for online video service provisioning

The expansion of the online video content continues in every area of the modern connected world and the need for measuring and predicting the Quality of Experience (QoE) for online video systems has never been this important. This paper has designed and developed a machine learning based methodology to derive QoE for online video systems. For this purpose, a platform has been developed where video content is unicasted to users so that objective video metrics are collected into a database. At the end of each video session, users are queried with a subjective survey about their experience. Both quantitative statistics and qualitative user survey information are used as training data to a variety of machine learning techniques including Artificial Neural Network (ANN), K-nearest Neighbours Algorithm (KNN) and Support Vector Machine (SVM) with a collection of cross-validation strategies. This methodology can efficiently answer the problem of predicting user experience for any online video service provider, while overcoming the problematic interpretation of subjective consumer experience in terms of quantitative system capacity metrics

Video Content-Based QoE Prediction for HEVC Encoded Videos Delivered over IP Networks

The recently released High Efficiency Video Coding (HEVC) standard, which halves the transmission bandwidth requirement of encoded video for almost the same quality when compared to H.264/AVC, and the availability of increased network bandwidth (e.g. from 2 Mbps for 3G networks to almost 100 Mbps for 4G/LTE) have led to the proliferation of video streaming services. Based on these major innovations, the prevalence and diversity of video application are set to increase over the coming years. However, the popularity and success of current and future video applications will depend on the perceived quality of experience (QoE) of end users. How to measure or predict the QoE of delivered services becomes an important and inevitable task for both service and network providers. Video quality can be measured either subjectively or objectively. Subjective quality measurement is the most reliable method of determining the quality of multimedia applications because of its direct link to users’ experience. However, this approach is time consuming and expensive and hence the need for an objective method that can produce results that are comparable with those of subjective testing. In general, video quality is impacted by impairments caused by the encoder and the transmission network. However, videos encoded and transmitted over an error-prone network have different quality measurements even under the same encoder setting and network quality of service (NQoS). This indicates that, in addition to encoder settings and network impairment, there may be other key parameters that impact video quality. In this project, it is hypothesised that video content type is one of the key parameters that may impact the quality of streamed videos. Based on this assertion, parameters related to video content type are extracted and used to develop a single metric that quantifies the content type of different video sequences. The proposed content type metric is then used together with encoding parameter settings and NQoS to develop content-based video quality models that estimate the quality of different video sequences delivered over IP-based network. This project led to the following main contributions: (1) A new metric for quantifying video content type based on the spatiotemporal features extracted from the encoded bitstream. (2) The development of novel subjective test approach for video streaming services. (3) New content-based video quality prediction models for predicting the QoE of video sequences delivered over IP-based networks. The models have been evaluated using subjective and objective methods

機械学習を用いたモバイルWeb通信品質の測定評価に関する研究

電気通信大学202

Aplicando Crowdsourcing na Sincronização de Vídeos Gerados por Usuários

Crowdsourcing é uma estratégia para resolução de problemas baseada na coleta de resultados parciais a partir das contribuições de indivíduos, agregando-as em um resultado unificado. Com base nesta estratégia, esta tese mostra como a crowd é capaz de sincronizar um conjunto de vídeos produzidos por usuários quaisquer, correlacionados a um mesmo evento social. Cada usuário filma o evento com seu ponto de vista e de acordo com suas limitações (ângulo do evento, oclusões na filmagem, qualidade da câmera utilizada, etc.). Nesse cenário, não é possível garantir que todos os conteúdos gerados possuam características homogêneas (instante de início e duração de captura, resolução, qualidade, etc.), dificultando o uso de um processo puramente automático de sincronização. Além disso, os vídeos gerados por usuário são disponibilizados de forma distribuída entre diversos servidores de conteúdo independentes. A hipótese desta tese é que a capacidade de adaptação da inteligência humana pode ser usada para processar um grupo de vídeos produzidos de forma descoordenada e distribuída, e relacionados a um mesmo evento social, gerando a sua sincronização. Para comprovar esta hipótese, as seguintes etapas foram executadas: (i) o desenvolvimento de um método de sincronização para múltiplos vídeos provenientes de fontes independentes; (ii) a execução de um mapeamento sistemático acerca do uso de crowdsourcing para processamento de vídeos; (iii) o desenvolvimento de técnicas para o uso da crowd na sincronização de vídeos; (iv) o desenvolvimento de um modelo funcional para desenvolvimento de aplicações de sincronização utilizando crowdsourcing, que pode ser estendido para aplicações de vídeos em geral; e (v) a realização de experimentos que permitem mostrar a capacidade da crowd para realizar a sincronização. Os resultados encontrados após estas etapas mostram que a crowd é capaz de participar do processo de sincronização e que diversos fatores podem influenciar na precisão dos resultados obtidos