IP网络中视频流QoE评价模型

2012，48（3）1引言通过IP网络观看视频已经成为很多用户的选择，网络运营商和服务提供商也在积极提高服务质量以提供更好的用户体验（QualityofExperience，QoE），然而QoE的主观性使其难以实时测量和评价，因此分析研究QoS变化对视频质量的影响，并建立与主观评价相一致的QoE评价模型是目前需要迫切解决的问题。首先分析研究了网络传输过程中影响视频质量的主要因素，并通过回归分析建立QoS与H264，MPEG4视频QoE之间的映射模型，该模型一方面可对视频流的QoE进行实时评估，另一方面也为网络规划、传输协议、路由算法等研究提供新的度量指标和依据。2相关工作文献[1]用ANOVA分析法分析了延迟、抖动、丢包和视频质量之间的关系，得出如下结论：抖动和丢包对视频质量的影响较大，延迟则没有影响，并且抖动和丢包对视频质量的影响程度是等同的。文献[1]中视频质量采用的是PSNR评价，此评价方法只能反映图像的逼真程度，并不能真实反映用户的体验质量，且此论文中没有对视频质量进行建模。ITU-TG.1070[2]为视频电话提供了以丢包为变量的视频质量评估模型。文献[3]则在文献[2]的基础上研究了突发丢包情况下视频质量的评估，在改进的模型T-Model中引入了补全因子Bplv来描述连续丢包突发程度。文献[4-5]针对MPEG-2编码研究了视频质量与丢包、码率的关系，并采用MPQM的方法。对视频质量进行评分，最终得到视频质量的评价值Q。这些视频质量评估模型均只考虑了网络丢包带来的影响，并没有考虑对其他QoS因素（如延迟和抖动）带来的影响。3实验平台3.1视频QoE评价方法视频QoE的评价方法分为主观评价和客观评价两种。主观评价方法有：平均意见分法（MOS）[7]，失真平均意见分法（DMOS）[7]，单刺激连续质量标度方法（SSCQS）[8]，双刺激连续质量标度（DSCQS）[8]等。主观评价方法的优点是准确和易于理解，缺点是实施条件苛刻，步骤复杂，难以在实验室的环境中实施。客观评价方法常用的是峰值信噪比（PSNR），MDI[9]，NTIA模型等。PSNR方法通过逐像素对比源文件和编解码后的文件来获取视频质量，所得的结果不能正确地反映用户体验质量[11]。MDI由两部分组成：延迟参数DF和媒体丢失率MLR。这种评价方法的前提是“如果传输质量好则视频质量就好”，直接用网络参数来表明视频质量，由于MDI没有提供可量化的评分来评估网络视频质量，因此目前针对视频质量的研究中很少使用此方法。ITU-TJ.144[12]对比分析了不同客观评价模型和主观评价的拟合程度，结果显示NTIA模型在所有选用模型中的综合性能最优（其皮尔逊相关系数为0.938，均方误差只有0.074），因此本研究也使用此模型对传输后的视频IP网络中视频流QoE评价模型张大陆1，张起强1，胡治国1，2，祝嘉麒1ZHANGDalu1,ZHANGQiqiang1,HUZhiguo1，2,ZHUJiaqi11.同济大学计算机科学与技术系，上海2018042.中国人民解放军65583部队1.DepartmentofComputerScienceandTechnology,TongjiUniversity,Shanghai201804,China2.65583Unit，TheChinesePeople’sLiberationArmyZHANGDalu,ZHANGQiqiang,HUZhiguo,etal.VideostreamQoEestimationmodelinIPnetwork.ComputerEngineeringandApplications,2012,48（3）：83-87.Abstract：Videoasafast-growingcontributortoInternettrafficmakestheISPandvideoproviderpaymoreattentiontotheQualityofExperience（QoE）.However,duetothecomplexprocess,it’sdifficulttogetQoEestimationduringthevideodeliveryinrealtime.Inthispaper,thenetworkparametersarewhichexperimentallyanalyzedinfluencesvideoQoE,andanobjectivemeasurableQoEmodelbetweentheseparametersandvideoQoEisestablished.Themodelissimpleinform,suitableforreal-timemonitoring.TheresultsofexperimentsshowthemodelcanaccuratelyandfastestimatevideoQoE.Keywords：videostream;qualityofservice;qualityofexperience;objectiveassessment;regressionmodel摘要：网络视频业务的兴起使网络运营商和服务提供商更加关注视频的用户体验（QoE），然而视频用户体验（QoE）值由于其主观性且评价过程复杂，难以在视频流传输中实时获取。通过实验分析了视频传输过程中服务质量（QoS）参数变化对视频QoE的影响，建立了客观、可测量的QoS参数与视频QoE之间映射模型，用可量化的QoS参数来评定视频QoE受网络性能的影响程度，以评估网络视频质量，该模型形式简单，能够实时监测视频质量。实验结果表明，该模型的评价结果能较好反映视频QoE。关键词：视频流；服务质量；用户体验质量；客观评价；回归模型DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2012.03.024文章编号：1002-8331（2012）03-0083-05文献标识码：A中图分类号：TP393.06基金项目：国家自然科学基金（No.61073154）。作者简介：张大陆（1949—），男，教授，博士生导师，主要研究方向：计算机网络、P2P技术、语义Web等；张起强（1986—），男，硕士研究生；胡治国（1977—），男，博士研究生；祝嘉麒（1989—），男，硕士研究生。E-mail：[e-mail]收稿日期：2011-09-28；修回日期：2011-11-30ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用83ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2012，48（3）进行评价。此模型的算法已在美国电信科学研究院ITS开发的视频质量评价软件BVQM[13]实现。在对QoE进行主观评测时，一般使用MOS（MeanOpin-ionScore）值来衡量体验质量的好坏，ITU-TP.800[7]中对MOS进行了详细的介绍。MOS值分为5个等级，分别为1至5，其含义如表1所示，而BVQM中通用模型得到的VQM值的范围在区间[0，1]内，两者的转换公式为公式（1）[14]。MOS=5-4*VQM（1）3.2实验环境搭建由于在真实网络环境中无法通过设置网络的参数实现网络损伤的可控可重复，本文按图1的系统框图设计了仿真实验平台以模拟用户观看视频的过程，其中网络传输模块用于设置不同的QoS参数，控制网络损伤；视频质量评价模块则通过对比源视频文件和目标视频文件得到用户的体验质量。文献[15-16]指出相同的网络损伤对不同内容特性（新闻、运动）的视频所带来的损伤也是不相同的，因此本文也分别针对这两类视频进行研究。本研究中新闻类型和运动类型的的场景分别选取了Akiyo和Football，视频编码则采用了目前网络视频流中较为常用的MPEG4和H264编码方式。网络传输模块包括视频服务器、接收端以及网络仿真三部分。本研究中采用软件NISTNet[17]实现网络的仿真，NISTNet可以在一台安装Linux系统的主机上实现路由的功能，并且能够配置网络QoS参数（如延迟，丢包，抖动）以仿真网络的行为。视频服务器采用基于live555[18]开发的流媒体服务器，此服务器能通过RTP协议传输H264和MPEG4编码的视频流。接收端则使用Linux系统下的开源播放器mplayer[19]，它能将接收到的视频流保存到计算机中以进行进一步的分析。网络传输模块的具体实现如图2。评价模块则包含解码和评价两部分。首先使用开源软件ffmpeg[20]将传输前后的视频文件解码成YUV文件，然后再使用BVQM对解码后的YUV文件进行评价。3.3实验步骤实验流程图如图3，实验过程中先启动流媒体服务器，然后在NistNet中设置相应网络参数以实现可控的网络损伤，设置好网络参数后再运行接收端播放器mplayer接受并保存收到的视频流。传输完成后再通过ffmpeg将源视频文件和接收端保存的视频文件进行解码，得到参考YUV文件和目标YUV文件，最后使用BVQM视频评价工具对参考YUV视频文件和目标YUV文件进行比较得到[0，1]上视频QoE值（即VQM值），并转化成MOS值。4QoS参数对视频QoE的影响通常QoS参数包含延迟，抖动及丢包，这些QoS参数对传输中的视频所造成的影响各不相同。本章通过实验研究QoS中单因素对视频QoE的影响，所有实验均在第3章介绍的实验平台上完成，通过NISTNet控制QoS参数。4.1延迟对视频QoE的影响延迟由于只能使视频流数据包整体到达的时间推迟，并不会对数据包之间的相对时间带来影响，因此延迟对视频流QoE不会造成太大的影响。表2为H264编码的Akiyo视频文件在不同延迟和抖动的组合条件下的MOS值，从表中可以看出，在抖动相同时不同的延迟所得到的视频QoE相差不大，而且波动也不明显（方差值在取到千分位时均不超过0.002）。进一步对表3进行双因子方差分析（ANOVA分析），方差分析的结果见表3。从表3可知延迟的p值大于0.05，接受相关的零假设，即延迟对于H264编码没有显著影响；而抖动的p值小于0.05，拒绝相关的零假设，因此抖动对视频质量有显著影响。对H264编码的运动视频和MPEG4编码的视频（包括新闻类和运动类）进行相同的分析可得出同样的结论。4.2抖动对视频QoE的影响网络中的抖动使得视频流到达接收端缓冲区的时间不恒定，通常如果视频流数据包抖动的时间超出一定的阈值范围解码器将会丢弃此包，直接影响视频流在终端的显示。本节通过实验获取不同抖动条件下视频传输的QoE值，实验过程中延迟设置为100ms，实验结果如图4，其中图4（a）使用的是H264的编码，图4（b）使用的是MPEG4编码。MOS值54321含义非常好好一般差非常差表1MOS值含义源视频文件网络传输模块目标视频文件视频质量评价模块图1实验平台系统框图流媒体服务器NISTNetmplayer播放器图2网络传输模块实现源视频文件参考YUV视频BVQM目标YUV视频源视频文件解码评价评价结果评价解码传输图3实验流程图视频内容Akiyo延迟/ms50100200400均值方差0ms0.0000.0000.0000.0000.0000.0005ms0.0100.0100.0100.0100.0100.00010ms0.0350.0330.0310.0310.0330.00220ms0.070.0690.0670.0720.0700.002抖动/ms表2延迟对H264视频QoE的影响（场景Akiyo）方差来源抖动延迟平方和（ss）0.0114026.5E－006自由度（df）33均方差（ms）0.00380072.1667E－006比值（F）1954.62861.1143显著性（ProbF）5.5817E－0130.39324表3Akiyo视频双因子（延迟，抖动）方差分析表842012，48（3）运动视频由于视频对象和背景不断变换，其用户体验值会对抖动更加敏感，图4中Football和A