基于感知模型的自适应码率控制算法的研究的开题报告_第1页
基于感知模型的自适应码率控制算法的研究的开题报告_第2页
基于感知模型的自适应码率控制算法的研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于感知模型的自适应码率控制算法的研究的开题报告一、问题陈述视频流传输中的自适应码率控制是为了避免视频卡顿、画面模糊等影响用户体验的因素出现，通常通过根据网络带宽情况、视频质量等因素来调整视频码率，以保证流媒体服务的质量稳定性。目前，自适应码率控制算法综合考虑了带宽变化、视频编码器特性和视频质量，但对于个体用户的主观体验，尚未能够很好的满足其需求。另外，现有的自适应码率控制算法大多基于网络状态，缺少对用户感知的关注，也就是说，算法调整的是网络的状态而非用户的感受，最终可能导致用户感知视频质量变差。在此背景下，本文将基于感知模型，探索一种更符合用户主观体验的自适应码率控制算法。二、研究目标基于感知模型的自适应码率控制算法，旨在研究如何通过考虑用户主观感知，且基于视频内容和网络状态来实现更好的自适应码率控制。具体目标包括：1.构建视频感知模型，识别并提取用户对视频画质的主观感受，并定量化用户对视频画质的主观评价；2.基于感知模型，设计自适应码率控制算法，使得视频的码率调整更符合用户需求。算法将综合考虑视频感知质量、网络状态、带宽情况等因素，以此来控制视频的输出码率；3.测试和验证算法的有效性。将所设计的算法与目前经典的自适应码率控制算法进行比较实验，并对实验结果进行统计和分析，从精度、效率和用户体验等方面对比。三、研究方法和流程本研究计划通过以下方法和流程来完成目标：1.构建视频感知模型。将视频特征以及用户评价量化，挖掘其主观感受模型；2.测试和验证模型的效果。获取一定量的测试视频并进行主观评测。基于用户的评测数据，采用MachineLearning中的分类方法来识别和提取用户主观感知；3.优化自适应码率控制算法。将用户反馈信息、视频特征信息和网络状态信息作为算法的考虑因素，设计出更加符合用户需求的自适应码率控制算法；4.实验验证算法的效果。使用所选用的不同码率控制算法进行传输，对比它们在用户体验、网络的带宽利用率和视频质量的投递等指标上的差别和优劣，从而验证所提出算法的精度和效率。四、创新点和预期成果本研究创新点包括：1.提出针对个体用户的主观感知的自适应码率控制算法，以提高用户体验；2.结合感知模型，利用机器学习的方法识别和提取用户主观感受，实时监测码率控制算法的有效性。本研究预期成果包括：1.基于感知模型的自适应码率控制算法；2.实验验证算法的有效性，验证算法比现有的自适应码率控制算法更加符合用户需求，提高用户体验；3.相关论文和代码，可以为更好的自适应码率控制算法的研究提供借鉴和参考。五、论文结构本论文拟分为如下章节进行展开：第一章：绪论，介绍研究背景、研究现状、研究目标及预期成果。第二章：相关技术介绍，包括自适应码率控制、视频感知模型、机器学习等方面的技术介绍。第三章：基于视频感知模型的自适应码率控制算法详细设计及实现。第四章：算法性能测试与分析，依据所定义的视频感知模型，对实验系

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论