Tillförlitlig och repeterbar videokvalitetsbedömning är avgörande för prestandaanalys av trådlösa multimediaapplikationer i tredje generationens (3G) Long Term Evolution (LTE) nätverk. I den här artikeln rapporterar vi om en databas med subjektiva bedömningsresultat och motsvarande kvalitetsparametrar för 70 videotestsekvenser kodade med H.264 som är skadade när de överförs över en trådlös 3G LTE-nätverkssimulator. Därefter föreslås en ny bedömningsmetod baserad på neurala nätverk (NN), vars vikt bestäms genom träning. Den resulterande pseudo-subjektiv bedömning poäng jämförs sedan med de verkliga MOS resultat i vår databas. Naturligtvis bör noggrannheten hos det NN-baserade förutsägelseverktyget testas "utanför" den uppsättning som används för NN-viktträning. Det finns dock kvarstående kvarstående fel mellan de förutsagda och subjektivt utvärderade MOS, som kan minskas ytterligare genom optimering av partikelsvärmen, tillämpas som efterbehandling av NN vikter för att förbättra dess noggrannhet. Den föreslagna bedömningsmetoden har potentiella tillämpningar, bland annat Quality-of-Experience-aware nätverksoptimering för LTE-nätverksoperatörer.
I den senaste tidningen Zheng et al. Ref-rapport om en databas med subjektiva bedömningsresultat och motsvarande QoS-parametrar för 70 videotestsekvenser kodade med H.264 som är skadade när de överförs över en trådlös 3G LTE-nätverkssimulator.
Quality-of-experience assessment and its application to video services in lte networks
{'venue': 'IEEE Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}