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J-GLOBAL ID：201802231161922905   整理番号：18A0537691

無線ネットワーク上のビデオストリーミングのための機械学習に基づく主観的品質評価【Powered by NICT】

Machine learning based subjective quality estimation for video streaming over wireless networks

著者 (2件)： Singhal Chetna (Department of Electronics and Electrical Communication Engineering, Indian Institute of Technology (IIT), Kharagpur, India) ,  Tadepalli Goutham Teja (Department of Electronics and Electrical Communication Engineering, Indian Institute of Technology (IIT), Kharagpur, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WPMC  ページ： 435-441  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線伝送は,ビデオストリーミングのための主要な媒体である。ビデオ伝送で採用された標準的コーデックが必要帯域幅,これはビデオの知覚品質を減少させる可能性を減少させるために空間的および時間的冗長性除去する。,ヒトと同様に,ビデオの完全性を測定する枠組みを開発することが重要である。ビデオの品質を評価に用いることができる種々の客観的および主観的パラメータ。提案したアルゴリズムは,機械学習(線形回帰とサポートベクトル回帰)を採用した主観的品質の客観的スコアから無線ネットワーク上でのストリームH.264ビデオのを予測した。この方法は,線形回帰とサポートベクトル回帰を用いた85.96%および90.049%(平均)の精度で人間の努力を含まない品質ユーザ経験(QoE)を評価するのに役立つ。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 完全性 ,  ヒト ,  *品質 ,  冗長性 ,  アルゴリズム ,  *録画装置 ,  *機械学習 ,  無線伝送 ,  帯域幅
準シソーラス用語： 体感品質 ,  サポートベクトル回帰 ,  線形回帰 ,  知覚品質 ,  *ビデオストリーミング ,  *無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： テレビジョン一般  (ND12031N) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線ネットワーク ,  ビデオストリーミング ,  機械学習 ,  主観的品質評価