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J-GLOBAL ID：201802244994222760   整理番号：18A0586864

H TTPストリーミングにおける時変主観的品質を評価するための線形回帰フレームワーク【Powered by NICT】

A linear regression framework for assessing time-varying subjective quality in HTTP streaming

著者 (7件)： Eswara Nagabhushan (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, India) ,  Reddy Dendi Sathya Veera (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, India) ,  Chakraborty Soumen (Intel Corporation, India) ,  Sethuram Hemanth P. (Intel Corporation, India) ,  Kuchi Kiran (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, India) ,  Kumar Abhinav (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, India) ,  Channappayya Sumohana S. (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 31-35  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： HTTPストリーミングフレームワークでは,連続時間品質評価であるレート適応に起因するビデオの時変主観品質(TVSQ)を監視する必要がある。本論文では,著者らは縮小参照(RR)と非参照(NR)設定の下での線形回帰を用いてTVSQ評価のための新しい学習フレームワークを提案した。提案したフレームワークは,本TVSQを予測するための客観的短時間品質推定と過去TVSQsに依存している。より詳しくいえば,ここでは,RRのための空間-時間減少参照エントロピー差とNR品質推定のための3D畳込みニューラルネットワークに依存している。提案したRR TVSQモデルは最先端手法と比肩可能な性能を実現するが,提案したNR TVSQモデルはLIVE QoEデータベース上で最先端のアルゴリズムより性能が優れている。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： 三次元 ,  *ストリーミング ,  エントロピー ,  モデル ,  連続時間系 ,  学習 ,  アルゴリズム ,  *品質
準シソーラス用語： 体感品質 ,  最先端 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  速度適応 ,  品質評価 ,  HTTP ,  *線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： TTP ,  ストリーミング ,  評価 ,  線形回帰 ,  フレームワーク