Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP

Giải pháp đảm bảo QoE hiệu quả cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên HTTP. Tối ưu trải nghiệm người dùng toàn diện.

Chuyên ngành

Kỹ thuật viễn thông

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án

Năm xuất bản

Số trang

137

Thời gian đọc

21 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tóm tắt nội dung

I.Tối ưu QoE Thách thức truyền video 360 độ trực tuyến

Việc đảm bảo Chất lượng trải nghiệm video (QoE) cho các hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến là một thách thức lớn. Nền tảng HTTP Adaptive Streaming, với các giao thức như MPEG-DASH và HLS, được sử dụng rộng rãi nhưng gặp nhiều khó khăn. Video 360 độ yêu cầu băng thông cao, độ trễ thấp và khả năng thích ứng linh hoạt với hành vi người dùng. Các yếu tố như mã hóa, tốc độ khung hình, giới hạn băng thông, mất gói tin và nghẽn tại máy chủ truyền phát ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người xem. Nghiên cứu này tập trung vào các giải pháp tiên tiến để nâng cao QoE trong môi trường phát trực tiếp video 360 độ, giải quyết các rào cản kỹ thuật hiện tại.

1.1. Khái niệm QoE và các yếu tố ảnh hưởng

Chất lượng trải nghiệm video (QoE) vượt xa Chất lượng dịch vụ (QoS) truyền thống. QoE tập trung vào cảm nhận chủ quan của người dùng. Đối với video 360 độ trực tuyến, QoE chịu tác động từ nhiều yếu tố. Mã hóa video hiệu quả là cần thiết để giảm kích thước tệp mà vẫn giữ được chất lượng hình ảnh. Tốc độ khung hình thấp có thể gây giật hình, ảnh hưởng tiêu cực đến sự mượt mà của video. Giới hạn băng thông mạng là rào cản phổ biến, dẫn đến giảm chất lượng hoặc gián đoạn. Mất gói tin trong quá trình truyền dẫn cũng gây ra hiện tượng méo hình hoặc đứng hình. Tình trạng nghẽn tại máy chủ truyền phát video 360 độ làm tăng độ trễ, ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính tương tác và trải nghiệm người dùng. Việc hiểu rõ các nhân tố này là bước đầu để phát triển các giải pháp tối ưu.

1.2. Thách thức phát trực tiếp video 360 độ trên HTTP

Phát trực tiếp video 360 độ đặt ra nhiều thách thức đặc thù. Độ phân giải cao và khung hình rộng của video 360 độ đòi hỏi dung lượng dữ liệu lớn, gây áp lực lên băng thông. Nền tảng HTTP Adaptive Streaming, sử dụng các giao thức như MPEG-DASH và HLS, được thiết kế để phân phối nội dung linh hoạt. Tuy nhiên, việc áp dụng chúng cho video 360 độ còn nhiều hạn chế. Việc phát trực tiếp đòi hỏi độ trễ thấp để người dùng có thể tương tác gần như thời gian thực. Các hệ thống cần có khả năng tối ưu hóa băng thông liên tục để tránh gián đoạn. Hơn nữa, tính chất nhập vai của video 360 độ đòi hỏi chất lượng hình ảnh đồng đều trong vùng nhìn của người dùng (viewport), điều này phức tạp hơn so với video thông thường. Sự phụ thuộc vào hành vi xem của người dùng cũng tạo ra yêu cầu về khả năng thích ứng cao của hệ thống.

II.Đánh giá QoE video 360 độ Phương pháp dựa võng mạc

Đánh giá chính xác Chất lượng trải nghiệm video (QoE) cho video 360 độ là một nhiệm vụ phức tạp. Các phương pháp truyền thống thường không phản ánh đúng cảm nhận của người xem do tính chất đặc thù của video toàn cảnh. Nghiên cứu này đề xuất các giải pháp tiên tiến để đánh giá QoE dựa trên cơ chế hoạt động của võng mạc con người. Bằng cách tập trung vào những vùng mà người dùng thực sự nhìn thấy, và mức độ quan trọng của chúng trong tầm nhìn, một mô hình đánh giá QoE mới được xây dựng. Điều này giúp hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến tối ưu hóa tài nguyên hiệu quả hơn, đảm bảo chất lượng cảm nhận tối ưu cho người dùng cuối.

2.1. Định nghĩa bài toán và các công trình liên quan

Bài toán trọng tâm là phát triển một chỉ số QoE khách quan và chính xác cho video 360 độ. Các chỉ số chất lượng video tiêu chuẩn thường đánh giá toàn bộ khung hình, không tính đến việc người dùng chỉ quan sát một phần của khung hình 360 độ tại một thời điểm. Điều này dẫn đến đánh giá không hiệu quả và phân bổ tài nguyên sai lệch. Nhiều công trình nghiên cứu đã cố gắng giải quyết vấn đề này, tập trung vào các phương pháp định hướng viewport. Tuy nhiên, chúng vẫn còn bỏ qua sự khác biệt về độ nhạy cảm của võng mạc con người đối với các vùng hình ảnh khác nhau. Một giải pháp toàn diện cần tích hợp cả yếu tố sinh lý học thị giác để đạt được sự chính xác cao hơn trong đánh giá Chất lượng trải nghiệm video (QoE).

2.2. Giải pháp đánh giá QoE dựa trên tác động vùng võng mạc

Giải pháp mới đề xuất một mô hình đánh giá QoE tích hợp cơ chế võng mạc. Mô hình này phân chia khung hình video 360 độ thành các vùng (tile) có độ ưu tiên khác nhau, mô phỏng cách mắt người xử lý thông tin hình ảnh. Vùng nhìn trung tâm (fovea) nhận được độ phân giải cao nhất, trong khi các vùng ngoại vi có độ phân giải thấp hơn. Chỉ số QoE mới được gọi là W ZUQI, được xây dựng để tính toán trọng số chất lượng dựa trên sự phân bố các vùng trong võng mạc. Phương pháp này cũng bao gồm việc xây dựng một hàm ánh xạ tính điểm trung bình cảm nhận (MOS) mới. Hàm này chuyển đổi các chỉ số kỹ thuật thành điểm QoE chủ quan một cách chính xác hơn, phản ánh đúng Chất lượng trải nghiệm video (QoE) thực tế của người xem.

2.3. Thiết lập và đánh giá hiệu năng thí nghiệm

Để kiểm chứng hiệu quả của giải pháp, một thí nghiệm đánh giá chủ quan được thiết lập. Các nội dung video 360 độ đa dạng được sử dụng để đảm bảo tính tổng quát. Thí nghiệm bao gồm một nhóm người tham gia, họ xem video và đánh giá chất lượng dựa trên cảm nhận cá nhân. Dữ liệu thu thập từ thí nghiệm chủ quan được dùng để hiệu chỉnh và xác thực chỉ số W ZUQI. Kết quả đánh giá cho thấy giải pháp mới có khả năng dự đoán Chất lượng trải nghiệm video (QoE) chính xác hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Đặc biệt, sự phân tích dựa trên tác động của các phân vùng võng mạc đã chứng minh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa chất lượng cho vùng nhìn trung tâm, giúp hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến phân bổ tài nguyên hiệu quả.

III.Dự đoán viewport Cải thiện trải nghiệm video 360 độ

Dự đoán chính xác vị trí viewport là yếu tố then chốt để nâng cao Chất lượng trải nghiệm video (QoE) trong các hệ thống phát trực tuyến video 360 độ. Khi người dùng chỉ xem một phần nhỏ của khung hình toàn cảnh, việc biết trước họ sẽ nhìn vào đâu cho phép hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến ưu tiên phân phối nội dung chất lượng cao cho vùng đó. Nghiên cứu này khám phá các giải pháp dự đoán viewport bằng học sâu, tập trung vào việc phân tích chuyển động đầu và mắt. Các phương pháp này giúp giảm băng thông yêu cầu, tối ưu hóa tài nguyên mạng và đảm bảo độ trễ thấp, mang lại trải nghiệm mượt mà và chất lượng cao cho người dùng.

3.1. Vấn đề và nghiên cứu dự đoán viewport bằng học sâu

Vấn đề cốt lõi trong truyền tải video 360 độ là tối ưu hóa việc sử dụng băng thông. Gửi toàn bộ video 360 độ với chất lượng cao là không hiệu quả. Dự đoán viewport cho phép hệ thống chỉ truyền tải phần video mà người dùng có khả năng xem với chất lượng cao nhất, giảm tải cho mạng. Nhiều nghiên cứu đã áp dụng học sâu để phân tích các mẫu chuyển động của người dùng, từ đó đưa ra dự đoán về viewport. Các thuật toán học sâu có khả năng nhận diện các xu hướng phức tạp trong hành vi xem, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của dự đoán. Điều này trực tiếp hỗ trợ các giải pháp Streaming thích nghi và tối ưu hóa băng thông cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến.

3.2. Dự đoán viewport dựa trên chuyển động đầu GLVP

Một giải pháp ban đầu tập trung vào việc dự đoán viewport chỉ dựa trên chuyển động đầu của người dùng. Giải pháp này, được gọi là GLVP (Global-Local Viewport Prediction), định nghĩa bài toán như việc ước tính quỹ đạo chuyển động của đầu trong tương lai gần. Dựa trên dữ liệu cảm biến từ thiết bị xem, GLVP phân tích các mô hình chuyển động và dự đoán vị trí mà người dùng sẽ hướng mắt tới. Mặc dù chỉ sử dụng thông tin từ chuyển động đầu, giải pháp này đã chứng minh khả năng cải thiện QoE bằng cách tối ưu hóa việc phân phối nội dung. Hiệu năng của GLVP được đánh giá thông qua các thí nghiệm, cho thấy khả năng giảm độ trễ và gián đoạn trong Phát trực tiếp video 360 độ.

3.3. Dự đoán viewport kết hợp chuyển động đầu và mắt HEVEL

Để nâng cao độ chính xác, một giải pháp tiên tiến hơn, HEVEL (Head-Eye Viewport Estimation Layer), được đề xuất. Giải pháp này kết hợp thông tin từ cả chuyển động đầu và chuyển động mắt của người dùng. Chuyển động mắt cung cấp thông tin chi tiết hơn về điểm nhìn thực tế, bổ sung cho dữ liệu chuyển động đầu. Bài toán được định nghĩa là ước tính viewport với độ chính xác cao hơn, đặc biệt trong các kịch bản tương tác nhanh. HEVEL sử dụng các kỹ thuật học sâu để tổng hợp và xử lý hai loại dữ liệu này, tạo ra một mô hình dự đoán mạnh mẽ hơn. Đánh giá hiệu năng của HEVEL cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác dự đoán viewport, từ đó nâng cao Chất lượng trải nghiệm video (QoE) và giảm nhu cầu tối ưu hóa băng thông không cần thiết trong Phát trực tiếp video 360 độ.

IV.Phát trực tuyến thích nghi Giải pháp cho video 360 độ

Phát trực tuyến thích nghi (Adaptive streaming) đóng vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo Chất lượng trải nghiệm video (QoE) cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến. Các giải pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong việc điều chỉnh chất lượng video theo thời gian thực dựa trên điều kiện mạng và hành vi người dùng. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các giải pháp Streaming thích nghi tiên tiến, tích hợp các kỹ thuật dự đoán viewport và tối ưu hóa phân phối nội dung. Mục tiêu là cung cấp video 360 độ với độ trễ thấp, chất lượng ổn định và hiệu quả băng thông cao trên nền tảng HTTP, tận dụng tối đa Mạng phân phối nội dung (CDN) để phục vụ người dùng.

4.1. Phân tích công trình liên quan và vấn đề phát sinh

Nhiều công trình đã nghiên cứu về Streaming thích nghi cho video 360 độ trên Giao thức HTTP Adaptive Streaming (như MPEG-DASH, HLS). Tuy nhiên, các giải pháp hiện tại thường không tối ưu hóa hoàn toàn cho tính chất đặc thù của video 360 độ, đặc biệt là sự phụ thuộc vào viewport của người dùng. Các thuật toán thích nghi truyền thống có thể phản ứng chậm với sự thay đổi của băng thông hoặc không hiệu quả trong việc phân bổ tài nguyên cho các vùng hình ảnh quan trọng. Vấn đề phát sinh bao gồm giật hình, giảm chất lượng đột ngột và độ trễ cao khi người dùng thay đổi hướng nhìn. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận mới để tối ưu hóa băng thông và đảm bảo Chất lượng trải nghiệm video (QoE) xuyên suốt.

4.2. Giải pháp phân phối video 360 độ thích nghi tối ưu

Một kiến trúc hệ thống phân phối video 360 độ thích nghi mới được đề xuất. Giải pháp này tích hợp chặt chẽ các kỹ thuật dự đoán viewport (dựa trên cả chuyển động đầu và mắt) vào quá trình ra quyết định thích nghi. Hệ thống sẽ liên tục dự đoán vùng nhìn của người dùng và điều chỉnh chất lượng của các tile video tương ứng. Chỉ những tile nằm trong hoặc gần vùng dự đoán viewport mới được truyền với chất lượng cao nhất. Điều này giúp tối ưu hóa băng thông đáng kể. Hệ thống cũng có thể tận dụng Mạng phân phối nội dung (CDN) để giảm độ trễ và cải thiện tốc độ phân phối. Bài toán được định nghĩa là tối đa hóa QoE trong khi vẫn tuân thủ giới hạn băng thông và giảm thiểu độ trễ, đồng thời sử dụng hiệu quả Giao thức HTTP Adaptive Streaming.

4.3. Cài đặt thí nghiệm và đánh giá hiệu năng hệ thống

Để đánh giá hiệu quả của giải pháp Streaming thích nghi đề xuất, một môi trường thí nghiệm được cài đặt. Thí nghiệm bao gồm việc mô phỏng các điều kiện mạng khác nhau (băng thông thay đổi, độ trễ không ổn định) và các kịch bản tương tác của người dùng. Các thông số như Chất lượng trải nghiệm video (QoE), mức độ tối ưu hóa băng thông, và độ trễ được đo lường và so sánh với các giải pháp hiện có. Kết quả thí nghiệm cho thấy giải pháp mới mang lại sự cải thiện đáng kể về QoE, với ít giật hình và chất lượng video ổn định hơn trong vùng nhìn. Đồng thời, nó cũng chứng minh khả năng sử dụng băng thông hiệu quả hơn, đặc biệt trong các môi trường mạng bị hạn chế. Điều này khẳng định tiềm năng của giải pháp trong việc nâng cao Phát trực tiếp video 360 độ trên nền tảng HTTP.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (137 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN VIẾT HÙNG CÁC GIẢI PHÁP ĐẢM BẢO QoE CHO HỆ THỐNG TRUYỀN VIDEO 360 ĐỘ TRỰC TUYẾN TRÊN NỀN TẢNG HTTP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Hà Nội – 2024 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN VIẾT HÙNG CÁC GIẢI PHÁP ĐẢM BẢO QoE CHO HỆ THỐNG TRUYỀN VIDEO 360 ĐỘ TRỰC TUYẾN TRÊN NỀN TẢNG HTTP Ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 9520208 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS TRƯƠNG THU HƯƠNG Hà Nội – 2024 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan các kết quả trình bày trong luận án là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của các cán bộ hướng dẫn. Các số liệu, các kết quả trình bày trong luận án hoàn toàn trung thực và chưa được tác giả khác công bố. Các dữ liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ.

Hà Nội, ngày 26 tháng 09 năm 2024 Người hướng dẫn khoa học Tác giả luận án PGS. Trương Thu Hương Nguyễn Viết Hùng i LỜI CẢM ƠN Trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành Luận án, Nghiên cứu sinh đã nhận được sự định hướng, giúp đỡ, các ý kiến đóng góp quý báu và những lời động viên của các nhà khoa học, các thầy cô giáo, đồng nghiệp và gia đình. Trước hết, Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lời cảm ơn tới cô PGS. Trương Thu Hương đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ trong quá trình nghiên cứu.

Cho phép Nghiên cứu sinh chân thành cảm ơn các thầy cô giáo, các nhà khoa học của Trường Điện-Điện Tử đã có các góp ý quý báu cho Nghiên cứu sinh trong quá trình thực hiện Luận án này. Nghiên cứu sinh chân thành cảm ơn Ban Giám đốc, Ban Đào tạo, Trường Điện- Điện tử đã tạo điều kiện thuận lợi để Nghiên cứu sinh hoàn thành nhiệm vụ nghiên cứu. Bên cạnh đó, Nghiên cứu sinh cũng chân thành bày tỏ lòng cảm ơn đến TS. Phạm Hồng Thịnh đã hỗ trợ nghiên cứu sinh trong quá trình hoàn thành cuốn luận án.

Cuối cùng, nghiên cứu sinh bày tỏ lời cảm ơn tới các đồng nghiệp, gia đình, bạn bè đã luôn động viên, chia sẻ, ủng hộ và giúp đỡ Nghiên cứu sinh vượt qua khó khăn để đạt được những kết quả nghiên cứu trong Luận án này. NCS Nguyễn Viết Hùng ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC ix DANH MỤC HÌNH VẼ xiii DANH MỤC BẢNG BIỂU xv MỞ ĐẦU 1 1. Tính cấp thiết của luận án 1 2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án 5 3.

Pham vi nghiên cứu của luận án 5 4. Giải pháp nghiên cứu của luận án 5 5. Ý nghĩa khoa học của luận án 7 6. Những đóng góp của luận án 7 7.

Cấu trúc nội dung của luận án 9 CHƯƠNG 1.1 Những ảnh hưởng đến việc truyền phát video 360 độ .1 Ảnh hưởng của mã hóa tới chất lượng đường truyền video 360 độ 11 1.2 Ảnh hưởng của tốc độ khung tới chất lượng cảm nhận video 360 độ .3 Ảnh hưởng của giới hạn băng thông tới chất lượng video 360 độ 12 1.4 Ảnh hưởng của mất gói tin tới chất lượng video 360 độ .5 Ảnh hưởng của nghẽn tại máy chủ truyền phát video 360 độ .2 Chất lượng trải nghiệm và nhân tố ảnh hưởng .1 Từ khái niệm QoS tới QoE .2 Cấu trúc và các yếu tố ảnh hưởng QoE .3 Giao thức truyền dẫn trực tuyến video 360 độ HTTP .2 Khối máy khách .4 Các thách thức trong truyền dẫn video 360 độ .5 QoE khách quan và QoE chủ quan .1 QoE khách quan .2 QoE chủ quan .6 Mô hình đánh gia QoE khách quan .7 Các khái niệm trong video 360 độ .8 Hệ thống VAS .9 Kết luận chương 1. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CỦA VIDEO 360 ĐỘ DỰA TRÊN VÕNG MẠC ĐƯỢC MÃ HÓA THEO CÁC TILE 30 2.1 Định nghĩa bài toán .2 Các công trình liên quan .1 Giải pháp nghiên cứu .2 Nghiên cứu về các công trình liên quan .3 Đề xuất giải pháp đánh giá tác động của các vùng trong võng mạc con người để nâng cao chất lượng trải nghiệm .1 Xây dựng chỉ số đánh giá QoE mới - W ZUQI .2 Xây dựng hàm ánh xạ tính MOS mới .4 Thiết lập dữ liệu cho thí nghiệm .1 Thiết lập nội dung video 360 độ .2 Thiết lập thí nghiệm đánh giá chủ quan .5 Kết quả và đánh giá hiệu năng .1 Đánh giá chất lượng .2 Đánh giá dựa trên tác động của các phân vùng .6 Kết luận chương 2. GIẢI PHÁP DỰ BÁO TRƯỚC VỊ TRÍ VIEWPORT CHÍNH XÁC CHO VIDEO 360 ĐỘ PHÁT TRỰC TUYẾN BẰNG HỌC SÂU 50 3.1 Hình thành vấn đề .2 Thảo luận và đánh giá công trình liên quan .3 Giải pháp dự đoán vị trí viewport dựa trên chuyển động đầu .1 Định nghĩa bài toán 1 .2 Giải pháp ước tính dưới chuyển động đầu - GLVP .3 Đánh giá hiệu năng .4 Dự báo vị trí viewport dựa trên chuyển động đầu và mắt .1 Định nghĩa bài toán 2 .2 Giải pháp ước tính dưới chuyển động đầu và mắt - HEVEL .3 Đánh giá hiệu năng .5 Kết luận Chương 3. NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP PHÁT TRỰC TUYẾN THÍCH NGHI CHO VIDEO 360 ĐỘ 70 4.1 Hình thành vấn đề .2 Phân tích các công trình liên quan .3 Nghiên cứu thực nghiệm dựa trên chuyển động đầu .1 Đối với chuyển động đầu .2 Phân tích hiệu năng .4 Đề xuất giải pháp phân phối video 360 độ thích nghi dựa trên chuyển động cả đầu và mắt .1 Kiến trúc hệ thống đề xuất .2 Định nghĩa bài toán .3 Giải pháp thích nghi đề xuất .4 Cài đặt thí nghiệm .5 Kết quả thí nghiệm .5 Kết luận Chương 4.

101 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 103 Những đóng góp mới của luận án 103 Hướng phát triển của luận án 104 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 106 TÀI LIỆU THAM KHẢO 108 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt AR Augmented Reality Thực tế Tăng cường BBAG Buffer and Bandwidth Allocation Thuật toán phân bổ bộ Algorithm đệm và băng thông BL Buffer level Mức bộ đệm CDN Content Delivery Network Mạng phân phối nội dung CMP Cube projection Phép chiếu lập phương CNN Convolutional Neural Network Mạng Nơ-ron Tích chập DASH Dynamic adaptive streaming over Phát trực tuyến thích ứng HTTP động trên HTTP EEG Electroencephalography Điện não đồ ERP Equivalent projection Phép chiếu tương đương FoV Field of view Phạm vi quan sát GRU Gated Recurrent Unit Mạng Nơ-ron hồi tiếp với nút có cổng GLVP GRU-LSTM-based-Viewport- Dự đoán Viewport dựa Prediction trên GRU-LSTM HAS HTTP-based Adaptive Streaming Truyền dẫn thích ứng trên nền giao thức HTTP HMD Head Mounted Display Màn hình đội trên đầu HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền siêu văn bản LSTM Long Short-Term Memory Mạng thần kinh hồi quy có Bộ nhớ Ngắn hạn và Dài hạn MOS Mean Opinion Score Điểm số ý kiến trung bình MPD Media Presentation Description Mô tả trình diễn đa phương tiện MPEG Moving Picture Expert Group Chuẩn nén MPEG MSE Mean Squared Error Độ lỗi bình phương trung bình OQM Overall Quality Metric Chỉ số đánh giá Chất lượng Tổng thể PCC Pearson Correlation Coefficient Hệ số tương quan Pearson PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio Tỷ số Tín hiệu/Nhiễu Cực đại QoE Quality of experience Chất lượng trải nghiệm vii Từ viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt QP Quantization parameters Tham số lượng tử hóa QS Quality Score Chất lượng RMSE Root Mean Square Error Căn bậc hai của mức trung bình của các sai số bình phương RNN Recurrent Neural Network Mạng Nơ-ron Hồi quy RTCP Real-Time Control Protocol Giao thức điều khiển thời gian thực SARA Segment-aware Rate Adaptation Thích ứng tốc độ cảm nhận phân đoạn SVC Scalable video encoding Mã hóa video có thể mở rộng SVSH Scalable Viewport Streaming Phát khung nhìn mở rộng HTTP/2 trên luồng HTTP/2 S-VAS Smooth VAS Làm mượt truyền phát thích ứng khung nhìn TCP Transmission Control Protocol Giao thức điều khiển truyền vận TLGA Tile Layering-based Gaze Adaptation Thích ứng dựa trên tile theo gốc nhìn UDP User Datagram Protocol Giao thức truyền thông UDP UQI Universal Quality Index Chỉ số chất lượng hình ảnh toàn cầu ODP Open Distributed Processing Xử lý phân tán mở URL Uniform Resource Locator Địa chỉ web VAS Viewport Adaptive Streaming Truyền phát thích ứng theo khung nhìn VBR Variable Bit Rate Tốc độ bit biến đổi VR Virtual Reality Thực tế Ảo VoD Video on Demand Video theo yêu cầu VQM Video Quality Metric Chỉ số chất lượng video VQM WZUQI Weighted-zone UQI Chỉ số đánh giá QoE đánh trọng số theo vùng viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Ký hiệu Tên ký hiệu Ý nghĩa toán học α Giá trị alpha Giá trị biến alpha β Giá trị beta Giá trị biến beta Bk Giá trị bộ đệm Kích thước bộ đệm tại thời điểm phân đoạn γ Giá trị gamma Giá trị biến gamma σx Giá trị biến sigma x Giá trị mất mát tương quan σy Giá trị biến sigma y Sự biến dạng độ sáng σxy Giá trị biến sigma xy Sự biến dạng tương quan x̄ Giá trị trung bình của x̄ Tổng trung bình của {xi | i = 1,. , N} với N là số lượng ảnh ȳ Giá trị trung bình của ȳ Tổng trung bình của {yi | i = 1, .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Từ khóa và chủ đề nghiên cứu


Câu hỏi thường gặp

Luận án "Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP" nghiên cứu về vấn đề gì?

Giải pháp đảm bảo QoE hiệu quả cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên HTTP. Tối ưu trải nghiệm người dùng toàn diện.

Luận án "Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Đại học Bách khoa Hà Nội. Năm bảo vệ: 2024.

Luận án "Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật viễn thông. Danh mục: Khoa Học Giáo Dục.

Luận án "Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP" có bao nhiêu trang?

Luận án "Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP" có 137 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Các giải pháp đảm bảo QoE cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter