Vi har utvecklat reducerade referensparametriska modeller för att uppskatta upplevd kvalitet i audiovisuella multimediatjänster. Vi har skapat 144 unika konfigurationer för audiovisuellt innehåll inklusive olika tillämpnings- och nätverksparametrar såsom bithastigheter och snedvridningar i fråga om bandbredd, paketförlust och jitter. För att generera de data som behövs för modellutbildning och validering har vi anvisat 24 ämnen, i en kontrollerad miljö, att gradera den övergripande audiovisuella kvaliteten på den absoluta kategoriklassificeringen (ACR) 5-nivå kvalitetsskala. Vi har utvecklat modeller med hjälp av Random Forest och Neural Network-baserade maskininlärningsmetoder för att uppskatta medelvärden (MOS). Vi har använt information hämtad från pakethuvuden och sidoinformation som tillhandahålls som nätverksparametrar för modellutbildning. Random Forest-baserade modeller har presterat bättre i termer av Root Mean Square Error (RMSE) och Pearson korrelationskoefficient. Sidoinformationen visade sig vara mycket effektiv när det gällde att utveckla modellen. Vi har funnit att även om modellens prestanda skulle kunna förbättras genom att ersätta sidoinformationen med mer exakta mätningar av bitströmsnivån, presterar de bra i uppskattningen av upplevd kvalitet i audiovisuella multimediatjänster. IEEE ICC 2016 - Kommunikation QoS, Tillförlitlighet och Modelleringssymposium 978-1-4799-6664-6/16/$31.00 ©2016 IEEE
Slutligen använde författarna i REF ML för att uppskatta den audiovisuella kvaliteten på multimediatjänster.
Towards reduced reference parametric models for estimating audiovisual quality in multimedia services
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}