Abstract-The utvärdering av mobila streaming tjänster, särskilt när det gäller levererad Quality of Experience (QoE), innebär användning av automatiserade metoder (som utesluter subjektiv QoE) som kan utföras i realtid (dvs. utan att fördröjningen av streamingprocessen försenas). Detta kräver lättviktiga algoritmer som ger korrekta resultat under betydande begränsningar. Med utgångspunkt från en låg komplexitet ingen-referens objektiv algoritm för stillbilder, i detta arbete bidrar vi med en ny version som inte bara fungerar för videor men, är tillräckligt allmänt för att anpassa sig till ett brett utbud av videotyper samtidigt inte avsevärt öka den beräknings komplexitet. För att uppnå den nödvändiga nivån av flexibilitet och beräkningseffektivitet bygger vår metod enbart på information som finns tillgänglig på klientsidan och är utrustad med ett lätt Artificiell Neural Network som gör algoritmen oberoende av typ av nätverk eller video. Dess resurseffektivitet och allmängiltighet gör vår metod lämplig att användas i mobila streamingtjänster. För att bevisa livskraften i vårt tillvägagångssätt visar vi en hög grad av korrelation med den välkända fullreferensmetoden SSIM.
I REF använde författarna en låg komplexitet Multilayer Perceptron (MLP) NN för videokvalitetsbedömning för mobila streamingtjänster som kan användas i smartphones i 4G-LTE.
Cognitive no-reference video quality assessment for mobile streaming services
{'venue': '2015 Seventh International Workshop on Quality of Multimedia Experience (QoMEX)', 'journal': '2015 Seventh International Workshop on Quality of Multimedia Experience (QoMEX)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}