Comparing Video QoE Models Using Subjective QoE Data Sets
University of Würzburg, (2021)Abstract
Contact: anika.seufert@informatik.uni-wuerzburg.de -- Inhalt: Der weltweite Videoverkehr hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen. Mit diesem rasanten Wachstum steigt auch das Interesse am Anwendungsverhalten von Video-Streaming-Diensten und dem daraus resultierenden Benutzererlebnis. Um mit Hilfe von objektiven Parametern (wie z. B. der Anzahl an Stalling Events oder Qualitätswechseln) die Zufriedenheit der Endnutzer (QoE) abzuschätzen, gibt es in der Literatur zahlreiche Modelle. Ziel dieser Arbeit ist es daher, einen Überblick über die Gemeinsamkeiten aber auch Unterschiede dieser QoE-Modelle zu bekommen. Dazu sollen mehrere Modelle implementiert werden und anhand verschiedenener subjektiver Video-Streaming-Datensätze verglichen werden. -- Abstract: Global video traffic has increased dramatically in recent years. With this rapid growth, there is also increasing interest in the application behavior of video streaming services and the resulting user experience (QoE). In order to estimate end-user satisfaction using objective parameters (such as the number of stalling events or quality changes), there are numerous models in the literature which can be used. Therefore, the goal of this thesis is to get an overview of the similarities but also differences of these QoE models. For this purpose, several models will be implemented and compared using different subjective video streaming datasets.