En snabb ökning av videotrafiken tillsammans med en ökande efterfrågan på videor av högre kvalitet har lagt en stor börda på innehållsleveransnätverken under de senaste åren. På grund av den relativt begränsade leveransinfrastrukturen, stöter videoanvändarna i HTTP streaming ofta på dynamiskt varierande kvalitet över tiden på grund av hastighetsanpassning, medan förseningar i videopaket ankomster resulterar i rebuffring händelser. Användarkvalitet (QoE) försämrar och varierar med tiden på grund av dessa faktorer. Därför är det absolut nödvändigt att övervaka QoE kontinuerligt för att minimera dessa nedbrytningar och leverera en optimerad QoE till användarna. I detta syfte föreslår vi en icke-linjär rymdmodell för att på ett effektivt och effektivt sätt kunna förutsäga användaren QoE kontinuerligt. QoE-förutsägelsen med den föreslagna metoden bygger på ett tillståndsutrymme som definieras av en uppsättning noggrant utvalda tidsvariationer av QoE-bestämmande funktioner. En utvärdering av den föreslagna metoden som genomförs på två allmänt tillgängliga kontinuerliga QoE-databaser visar en överlägsen QoE-förutsägelseprestanda jämfört med de senaste modellerna för QoE-modellering. Utvärderingsresultaten visar också effektiviteten hos de utvalda funktionerna och den modellordning som använts för att förutsäga QoE. Slutligen visar vi att den föreslagna modellen är helt kontrollerbar och observerbar, så att potentialen för modellering av tillståndsrymder kan utnyttjas för att ytterligare förbättra QoE-prognoserna.
Författarna i REF föreslog en QoE-förutsägelsemodell baserad på ickelinjärt tillståndsutrymme (NLSS-QoE).
Modeling Continuous Video QoE Evolution: A State Space Approach
{'venue': 'IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), July 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}