![](/images/graphics-bg.png)
Nonintrusive Method Based on Neural Networks for Video Quality of Experience Assessment
المؤلفون المشاركون
Botia Valderrama, Diego José Luis
Gaviria Gómez, Natalia
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The measurement and evaluation of the QoE (Quality of Experience) have become one of the main focuses in the telecommunications to provide services with the expected quality for their users.
However, factors like the network parameters and codification can affect the quality of video, limiting the correlation between the objective and subjective metrics.
The above increases the complexity to evaluate the real quality of video perceived by users.
In this paper, a model based on artificial neural networks such as BPNNs (Backpropagation Neural Networks) and the RNNs (Random Neural Networks) is applied to evaluate the subjective quality metrics MOS (Mean Opinion Score) and the PSNR (Peak Signal Noise Ratio), SSIM (Structural Similarity Index Metric), VQM (Video Quality Metric), and QIBF (Quality Index Based Frame).
The proposed model allows establishing the QoS (Quality of Service) based in the strategy Diffserv.
The metrics were analyzed through Pearson’s and Spearman’s correlation coefficients, RMSE (Root Mean Square Error), and outliers rate.
Correlation values greater than 90% were obtained for all the evaluated metrics.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Botia Valderrama, Diego José Luis& Gaviria Gómez, Natalia. 2016. Nonintrusive Method Based on Neural Networks for Video Quality of Experience Assessment. Advances in Multimedia،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1095301
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Botia Valderrama, Diego José Luis& Gaviria Gómez, Natalia. Nonintrusive Method Based on Neural Networks for Video Quality of Experience Assessment. Advances in Multimedia No. 2016 (2016), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1095301
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Botia Valderrama, Diego José Luis& Gaviria Gómez, Natalia. Nonintrusive Method Based on Neural Networks for Video Quality of Experience Assessment. Advances in Multimedia. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1095301
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1095301
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)