典型文献
全景视频QoE评价研究进展
文献摘要：
随着5G移动通信技术、高性能计算、传感技术的不断进步,全景视频受到了越来越多的关注.全景视频通过头戴显示设备,可以为用户提供远超于平面视频的逼真的立体视觉感知,具有良好的发展前景.为用户提供良好的体验质量(Quality of Experience,QoE)是视频服务提供商吸引和留住用户,在激烈的市场竞争中取得成功的关键.与平面视频相比,全景视频的数据量倍增,对视频数据的采集、编码、传输和存储均提出了更高的要求.因此,如何在网络传输带宽、存储资源有限的情况下,保证用户的QoE就成为工业界和学术界共同关注的研究热点问题.本文对全景视频QoE评价进行了综述,首先对全景视频在采集、拼接、投影、编码、传输、解码、反投影、渲染等各个环节可能存在的失真进行分析,总结归纳了用户QoE的各种影响因素,如人的因素、系统因素、情境上下文和视频内容特性等;在此基础上,从影响因素和建模方法等多个方面归纳了全景视频QoE评价模型的研究进展,及其在码率自适应、资源优化分配和码率控制等方面的应用情况;最后,介绍了具有代表性的全景视频QoE评价数据集以及常见的QoE模型性能评价准则,并探讨了 QoE评价模型目前存在的问题和未来的研究方向.
文献关键词：
全景视频;用户质量体验;主客观影响因素
中图分类号：
作者姓名：
杜丽娜;卓力;李嘉锋
作者机构：
北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;北京工业大学信息学部微电子学院,北京100124
文献出处：
引用格式：
[1]杜丽娜;卓力;李嘉锋-.全景视频QoE评价研究进展)[J].信号处理,2022(09):1831-1842
A类：
用户质量体验
B类：
全景视频,QoE,移动通信技术,高性能计算,传感技术,过头,头戴,显示设备,逼真,立体视觉,视觉感知,体验质量,Quality,Experience,视频服务,服务提供商,留住,住用,取得成功,数据量,倍增,对视,视频数据,网络传输,传输带宽,存储资源,工业界,拼接,解码,反投影,渲染,失真,人的因素,上下文,文和,视频内容,码率自适应,资源优化,优化分配,码率控制,评价数据,模型性能,性能评价,评价准则,主客观影响因素
AB值：
0.370284
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