Measuring quality of video of internet protocol television (IPTV)

141 p.La motivación para el desarrollo de esta tesis es la necesidad que existe de monitorizar la calidad de experiencia del vídeo que se proporciona en una red IPTV (Internet Protocol Television). Esta necesidad surge del deseo de los operadores de telecomunicaciones de proporcionar un servicio más satisfactorio a sus clientes y alcanzar mayor penetración en el mercado. Los servicios sólo pueden tener éxito si la calidad de experiencia se garantiza. Las redes IPTV (Television sobre IP) son por naturaleza susceptibles a pérdidas de paquetes de datos que afectan a la calidad del vídeo que recibe el usuario. Entre los factores que contribuyen a la existencia de pérdida de paquetes de datos se encuentran la congestión de red, una planificación de red inadecuada o el fallo de algún equipamiento de la red. La calidad de experiencia de un vídeo se ve afectada por una serie de factores como por ejemplo la resolución, la ausencia de errores en las imágenes, la calidad de la televisión, las expectativas previas del usuario y muchos otros factores que se estudian en esta tesis

Measuring quality of video of internet protocol television (IPTV)

141 p.La motivación para el desarrollo de esta tesis es la necesidad que existe de monitorizar la calidad de experiencia del vídeo que se proporciona en una red IPTV (Internet Protocol Television). Esta necesidad surge del deseo de los operadores de telecomunicaciones de proporcionar un servicio más satisfactorio a sus clientes y alcanzar mayor penetración en el mercado. Los servicios sólo pueden tener éxito si la calidad de experiencia se garantiza. Las redes IPTV (Television sobre IP) son por naturaleza susceptibles a pérdidas de paquetes de datos que afectan a la calidad del vídeo que recibe el usuario. Entre los factores que contribuyen a la existencia de pérdida de paquetes de datos se encuentran la congestión de red, una planificación de red inadecuada o el fallo de algún equipamiento de la red. La calidad de experiencia de un vídeo se ve afectada por una serie de factores como por ejemplo la resolución, la ausencia de errores en las imágenes, la calidad de la televisión, las expectativas previas del usuario y muchos otros factores que se estudian en esta tesis

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