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J-GLOBAL ID：202002287675792350   整理番号：20A1094312

強化学習を用いたQoEドリブンな適応型ビデオストリーミングの性能改善

Improvement of QoE-Driven Adaptive Video Streaming using Deep Reinforcement Learning

著者 (3件)： 河上晃司 (早稲田大 基幹理工) ,  WEI Bo (早稲田大 基幹理工) ,  甲藤二郎 (早稲田大 基幹理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 460(NS2019 177-263)(Web)  ページ： 347-352 (WEB ONLY)  発行年： 2020年02月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,モバイルデータトラフィックが爆発的に増え続けている.その中でも,ビデオトラフィックが占める割合が非常に大きく,効率的な映像配信手法の模索が課題と言える.本稿では,映像特徴を反映したQoEメトリックを使用して,適応型ビデオストリーミング技術のパフォーマンスを改善する.シミュレーション結果は,QoEのパフォーマンスを向上できることを示している.QoEモデルを考慮した強化学習アルゴリズムを適応レート制御に用いることにより,MOS推定値は他手法と比較して最大9.17%向上した.(著者抄録)

シソーラス用語： *強化学習 ,  *ストリーミング ,  画像通信 ,  通信サービス ,  使用性 ,  MPEG ,  *ビデオストリーミング
準シソーラス用語： QoE

分類 (1件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

引用文献 (10件)：

• Cisco Visual Network Index, “Global Mobile Data Traffic Forecast Update”, 2019.
• H. Mao, R. Netravali, and M. Alizadeh, “Neural Adaptive Video Streaming with Pensieve,” ACM SIGCOMM 2017, Aug-. 2017.
• I. Sodagar, “The MPEG-DASH Standard for Multimedia Streaming Over the Internet,” IEEE Multimedia, vol.18, no. 4, pp. 62-67, Apr. 2011.
• ITEC DASH-JS [online]: http://www-itec.uni-klu.ac.at/dash/
• Y. Liu, S. Dey, F. Ulupinar, M. Luby and Y. Mao, “Deriving and Validating User Experience Model for DASH Video Straming,” IEEE Transaction on Broadcasting, vol. 61, no. 4, Dec. 2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  QoE ,  ビデオストリーミング ,  性能改善