%0 Thesis %1 info3-master-2018-4 %A Knapp, Tobias %D 2018 %K i3thesis youtube can %T Performance Evaluation of DASH Streaming with Real Time Encoding and Continuous Quality Levels %X Das Thema dieser Arbeit war die Bewertung von DASH Streaming unter Verwendung von Echtzeitkodierung. Zu diesem Zweck wurden vier verschiedene Codecs untersucht. Die spezifischen Parameter der Codecs wurden durch den Effekt klassifiziert, den sie auf die Metriken in Bezug auf die Leistung, die Komprimierung und die Qualität haben. Der Einfluss der signifikanten Parameter auf jede der drei Metriken wurde erforscht. Als Ergebnis wurde die Messung durch eine multi-dimensionale Funktion interpoliert. Nach der Codec Bewertung wurde ein aktuelles Video-Streaming Modell für Echtzeitkodierung erweitert. Folglich wurde ein Auswahlalgorithmus spezifiziert, der durch den Client verwendet wird, um die Kodierungsparameter zu wählen. Durch Anwendung der zuvor bestimmten Codec Funktionen auf das erweiterte Modell können mehrere Szenarien, wie zum Beispiel der Einuss variierender Bandbreite oder die Zeitanforderungsverteilungen mit Fokus auf die Qualitätseigenschaften gegeben durch das Modell, analysiert werden. Die Resultate zeigen die Anpassungsfähigkeit des neuen Modells hin zu veränderter Netzwerkumgebung und bewirken effektiv eine Vermeidung von Videounterbrechungen. Bisher scheint sich die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion des Pufferlevels in Abhängigkeit der Modellparameter in einzelnen Situationen zyklisch zu verändern. Das Modell kann mit jeder der vier untersuchten Codecs kombiniert werden. Den- noch zeigte der Codec H.264 eine geringfügig bessere Ausführung als die Anderen. Unter Verwendung von H.264 als Codec, hat sich das erweiterte Modell gegenüber des Referenzmodells durchgesetzt, da es gute Qualitätswerte unter Komprimierungs- und Performanz-Einschränkungen einhalten konnte. Dies war für das Referenzmodell unmöglich. Diese Arbeit soll Leser dazu ermutigen in Zukunft weitere Untersuchungen in Bezug auf Echtzeitkodierung durchzuführen. Auf technischer Seite können mehr Tests ausgeführt werden, um die Verwendbarkeit des Modells zu überprüfen. Alternativ kann das Modell weiter verbessert und neue Algorithmen erprobt werden.

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