Recently, the web-based adaptive streaming service, DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), is receiving more attention. However, existing network-based and buffer-based video quality control schemes in DASH environments make oscillation of segment throughput, causing degradation of the quality of experience (QoE) with frequent quality changes and playback interruptions because these schemes do not consider the content characteristics. In this paper, we propose a C-DASH (Content Characteristics based Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) scheme in order to improve the QoE in DASH environments. The C-DASH scheme performs seamless and smooth quality control based on the segment throughput, buffer status, and segment size of the content. Based on simulation results, it is confirmed that the C-DASH scheme can improve the QoE, when compared with the existing quality control schemes.
Recently, the video quality control schemes for the improvement of the QoE (Quality of Experience) of video streaming services that are based on DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), which is a standard of HTTP adaptive streaming (HAS) services, have been studied. However, the problem of the existing schemes is the degradation that is due to unnecessary quality changes because the VBR (Variable Bitrate) characteristics of the video are not considered. In this paper, we propose a SC-DASH (Segment Characteristics-based DASH) which controls the video quality based on the segment characteristics. The SC-DASH can prevent the occurrence of the unnecessary quality changes by controlling the video quality based on the size of the next segment, the segment throughput, and the buffer occupancy. The experiment results showed that the SC-DASH improves the QoE by reducing the unnecessary quality changes compared with the existing quality control schemes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.6
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pp.341-349
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2014
Dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH) is the most recent and promising technology to support high quality streaming services. In dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH), a client consecutively estimates the available network bandwidth and decides the transmission rate for the forthcoming video chunks to be downloaded. In this paper, we propose a novel rate adaptation algorithm called quality of experience QoE-enhanced adaptation algorithm over DASH (QAAD), which preserves the minimum buffer length to avoid interruption and minimizes the video quality changes during the playback. We implemented a DASH test bed and conducted extensive experiments. Experimental results demonstrate that under fluctuating network conditions, QAAD provides seamless streaming with stabilized video quality while the previous buffer-aware algorithm (i.e., QDASH[9]) frequently changes the video quality and undergoes the interruption.
Recently, as HTTP-based video streaming traffic continues to increase, Dynamic Adaptive Streaming over HTTP(DASH), which is one of the HTTP-based adaptive streaming(HAS) technologies, is receiving attention. Accordingly, many video quality control techniques have been proposed to provide a high quality of experience(QoE) to clients in a DASH environment. In this paper, we propose a new quality control method using ANFIS(Adaptive Network based Fuzzy Inference System) which is one of the neuro-fuzzy system structure. By using ANFIS, the proposed scheme can find fuzzy parameters that selects the appropriate segment bitrate for clients. Also, considering the characteristic of VBR video, the next segment download time can be more accurately predicted using the actual size of the segment. And, by using this, it adjusts video quality appropriately in the time-varying network. In the simulation using NS-3, we show that the proposed scheme shows higher average segment bitrate and lower number of bitrate-switching than the existing methods and provides improved QoE to the clients.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.6
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pp.353-362
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2015
In order to provide smart devices with high quality multimedia streaming services, an adaptive streaming technique over HTTP has been received much attention recently and the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) standard has been established. In DASH, however, the technique to select an appropriate quality of multimedia based on the performance metrics measured in a smart device might have some difficulties to reflect the capabilities of other neighboring smart devices and dynamic network conditions in real time. To solve the problem, this paper proposes a novel software agent approach, called DASH agent (DA), which gathers and analyzes the device capabilities and dynamic network conditions in real time and finally determines the highest achievable quality of segment to meet the best Quality of Experience (QoE) in current situations. The simulation results show that our approach provides higher quality of multimedia segments with less frequency of quality changes to lower quality of multimedia segments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2544-2557
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2019
Adaptive bitrate streaming is a crucial element in the implementation of high-quality streaming of media content over the Internet. Dynamic adaptive streaming over HTTP (MPEG-DASH) has lately emerged as the de facto solution for over-the-top (OTT) video streaming services. In this paper, we perform macro-level analysis on a real-world MPEG-DASH-based Internet live broadcasting service to gain insight into its behavior throughout the end-to-end service-provision chain, from broadcasters to viewers. Based on this analysis, we propose methods to improve the quality-of-experience (QoE) of MPEG-DASH-based services, particularly with regard to reducing broadcasting delays between recording and viewing of videos, as well as synchronizing client terminals.
Park, Gi-Jun;Lee, Gil-Bok;Lee, Jang-Won;Kim, Kyu-Heon
Journal of Broadcast Engineering
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v.17
no.2
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pp.207-222
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2012
Recently, many consumer electronics manufacturers have produced 3D devices such as 3DTVs and 3D monitors as interests in a stereoscopic video service are getting increased. However, most of 3D services are focused on local storage or bandwidth guaranteed service since 3D stereoscopic video service require bandwidth more stable and larger. This property causes difficulties in seamless stereoscopic video streaming services under IP based open network environment that cannot guarantee quality of services. In order to achieve a seamless video streaming service the international standard organization MPEG (Moving Pictures Experts Group) has developed the adaptive HTTP streaming technology called as DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP). However, the DASH doesn't have obvious scheme which can express the two elementary video streams based service-compatible stereoscopic contents in one segment. Therefore, this paper proposes a scheme of efficient 3D adaptive streaming service based on the DASH, which covers not only frame-packing stereoscopic contents but also service-compatible ones. The 3D adaptive HTTP streaming scheme introduced in this paper is able to provide 3D contents with various qualities to user and also has benefit that single 3D content can be applied to a variety of devices.
Currently, several research studies are looking to improve the quality of DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) based live streaming services. However, conventional DASH based streaming schemes cannot provide seamless playback while maintaining the low buffering and it adversely affects the QoE (Quality of Experience). To address this problem, we propose the QoE driven segment scheduling scheme. The proposed scheme adaptively schedules the segment request message according to the time and variation of segment fetching. Simulation results indicate that the proposed scheme improves the QoE of live streaming service by maintaining the low buffering delay and reducing the buffer underflow events.
The Dynamic Adaptive Streaming over HTTP(DASH) is envisioned to evolve to meet an increasing demand on providing seamless video streaming services in the near future. The DASH performance heavily depends on the client's adaptive quality selection algorithm that is not included in the standard. The existing conventional algorithms are basically based on a procedural algorithm that is not easy to capture and reflect all variations of dynamic network and traffic conditions in a variety of network environments. To solve this problem, this paper proposes a novel quality selection mechanism based on the Deep Q-Network(DQN) model, the DQN-based DASH Adaptive Bitrate(ABR) mechanism. The proposed mechanism adopts a new reward calculation method based on five major performance metrics to reflect the current conditions of networks and devices in real time. In addition, the size of the consecutive video segment to be downloaded is also considered as a major learning metric to reflect a variety of video encodings. Experimental results show that the proposed mechanism quickly selects a suitable video quality even in high error rate environments, significantly reducing frequency of quality changes compared to the existing algorithm and simultaneously improving average video quality during video playback.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.7
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pp.467-476
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2014
Recently, various services which use the fused form of broadcasting and communication are being offered over the Internet globally. To provide various interactive services through connected smart TV on wired or wireless network, the seamless multimedia service is key feature. In this paper, Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)is adopted to develop cost-effective adaptive streaming system for Open Hybrid TV(OHTV) service. This system can provide seamless adaptive streaming service for IP VOD, Video Clips, Ad insertion which are defined in OHTV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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