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J-GLOBAL ID:201802271342289812   整理番号:18A0327559

HTTP適応ストリーミングにおけるネットワークに基づくビデオ凍結検出と予測【Powered by NICT】

Network-based video freeze detection and prediction in HTTP adaptive streaming
著者 (5件):
資料名:
巻: 99  ページ: 37-47  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0443B  ISSN: 0140-3664  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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移動および固定ネットワーク上のメディア配信のためのHTTP適応ストリーミング(HAS)技術の人気を考えると,HASビデオセッションのためのクライアント体感品質(QoE)は,ネットワークプロバイダとコンテンツ配信ネットワーク(CDN)演算子のための特に興味がある。にもかかわらず,ネットワークプロバイダは直接クライアントからのビデオ凍結,初期バッファリング時間,品質スイッチの周波数などのQoEに適切な計量法を得ることができない。本論文では,オフライン検出とオンラインは,ネットワークベースのモニタリングデータ,すなわちビデオクライアントから送られたHTTP GET要求の配列から抽出した少数の特徴を用いたビデオ凍結を予測するスケーラブルな機械学習(ML)ベースの方式を提案した。情報利得の基準(IG)を用いたマルチスケール窓に基づくビデオ凍結を検出するための識別的特徴を決定した。四種の伝統的な分類器を調べ,C4.5ディシジョンツリーは,その単純性,スケーラビリティ,精度,解釈可能性のために選択された。セッションベースのオフライン凍結検出のための著者らのアプローチは,数運転CDNノードから得られたリンゴHTTPライブストリーミングビデオセッションおよび制御された実験室環境において獲得されたMicrosoft平滑ストリーミングビデオセッションのトレースに評価した。実験結果は,ユーザ対話性の障害があっても,約91%の精度はビデオ凍結,長いビデオ凍結,および複数のビデオ凍結の検出のための得られることを示した。オンライン凍結予測のための実験はビデオ凍結の30%以上が一つのセグメント予測できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
計算機網  ,  電話・データ通信・交換一般 

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