Perceptual video quality aware dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH) with scalable video coding
Ölçeklenir video kodlamada algılanan video kalitesi kullanarak HTTP üzerinden dinamik uyarlanabilir video akışı
- Tez No: 568467
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NÜKHET ÖZBEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
HTTP Üzerinden Dinamik Uyarlanabilir Video Akışı (DASH) video kalitesinin ağ koşullarının anlık değişimlerine uyarlanmasına dayanır. Bununla birlikte, ortalama video kalitesi tek başına izleyicinin memnuniyet düzeyiyle tam olarak örtüşmez. Video kalitesindeki değişim sıklığı yüksek değerlere ulaştığında izleyici tarafından algılanan kaliteyi negatif olarak etkileyen farklı bir unsurdur. Bu yüzden, video kalitesinin bant genişliğine göre uyarlanması sırasında, video kalite değişim sıklığının düşük tutulması, özellikle bant genişiliğinin sıklıkla dalgalandığı mobil ağ koşullarında zorlayıcı bir optimizasyon problemi olmuştur. Uyarlanabilir video akış protokollerindeki bir diğer problem, tek bir videonun fazla sayıdaki gösterimlerinden kaynaklanan yüksek depolama ihtiyacıdır. Bu problemi çözmek için depolama alanını etkili bir şekilde değerlendiren Ölçeklenir Video Kodlamanın (SVC) akademik çalışmalarda uyarlanabilir video akışı için kullanımı yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu tezde, deneyimlenebilecek maksimum kaliteye ulaşabilmek için İnsan Görme Sistemi (HVS) ile önemli ölçüde ilişkili bir metrik olan Yapısal Benzerlik (SSIM) endeksini kullanan bir adaptasyon algoritması ileri sürülmüştür. Önerilen algoritma SVC'ye göre tasarlandığı için, sonuçta oluşan algoritmayı test etmekte kullanılan bir SVC veri seti oluşturulmuştur. Test senaryoları mobil ağ koşullarını simüle etmek için tasarlanıp, değerlendirme kısmı önerilen algoritmanyı SVC esaslı saygın bir adaptasyon algoritmasıyla karşılaştırarak yapılmıştır. Önerilen method, gerçeğe uygun ağ koşullarında oluşturulan veri setiyle başarılı sonuçlar ortaya koymuştur. SSIM'e bağlı arabellek kullanımıyla, düşük bir kalite varyansı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) is based on adjusting video quality to momentarily changing network conditions. However, average video quality alone does not precisely correspond to overall user satisfaction level. The video quality switching frequency is another factor which affects quality experienced by user negatively, if it reaches to high levels. Therefore, while adapting the quality of the video to the available bandwidth, keeping the video quality switching frequency at low levels is a challenging optimization problem especially for mobile networks which can be very fluctuant in term of bandwidth. Another problem in adaptive streaming protocols is high storage requirements stem from high number of representations used for single video. To solve this problem, the usage of Scalable Video Coding (SVC) for adaptive streaming becomes more popular in academic researches, since it utilize storage area more effectively. In this thesis, an adaptation algorithm is proposed to achieve maximum experienced quality by utilizing Structural Similarity (SSIM) index which is a strongly correlated metric to Human Vision System (HVS). The proposed algorithm is designed for using with SVC so an SVC dataset is produced to evaluate the resulting algorithm. The test scenarios are designed to simulate mobile network conditions and the evaluation part is done by comparing the proposed method with a well-respected SVC based adaptation algorithm. The proposed method demonstrates successful results in realistic network scenarios with the created dataset using SVC. By utilizing SSIM dependent buffer length a smooth quality variation is achieved in the proposed algorithm.
Benzer Tezler
- Robust image transmission in wireless multimedia sensor networks
Telsiz çoklu ortam duyarga ağlarında dayanıklı imge iletimi
PINAR SARISARAY BÖLÜK
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE
- İnternet üzerinde kesintisiz MPEG-1 görüntü nakli için uyarlamalı tampon yönetimi
Adaptive buffer management for MPEG-1 streaming over the internet
NÜKHET ÖZBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURHAN TUNALI
- Video quality assessment using subjective and objective metrics
Öznel ve nesnel metrikler kullanarak video kalite değerlendirmesi
RAHUL GAURAV
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN FEHMİ ATEŞ
- Quality estimation and delivery of visual contents with different spatial resolutions
.
ALİ MURAT DEMİRTAŞ
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of California IrvinePROF. HAMİD JAFARKHANİ
- HEVC formatlı çok-bakışlı videolarda otostereoskopik 3DTV'ler için algısal kaliteyi etkileyen faktörlerin incelenmesi
Examination of factors affecting perceptual quality of HEVC formatted multi-view video for autostereoscopic 3DTV
ENGİN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NÜKHET ÖZBEK