CÁC GIẢI PHÁP ĐẢM BẢO QoE CHO HỆ THỐNG TRUYỀN VIDEO 360 ĐỘ TRỰC TUYẾN TRÊN NỀN TẢNG HTTP

Tìm hiểu các giải pháp đảm bảo chất lượng trải nghiệm (QoE) cho hệ thống truyền video 360 độ trực tuyến trên nền tảng HTTP. Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

Trường đại học

Đại học Bách Khoa Hà Nội

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận án tiến sĩ

2024

137
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỞ ĐẦU. MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết của luận án

1.2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án

1.3. Phạm vi nghiên cứu của luận án

1.4. Giải pháp nghiên cứu của luận án

1.5. Ý nghĩa khoa học của luận án

1.6. Những đóng góp của luận án

1.7. Cấu trúc nội dung của luận án

1. CHƯƠNG 1: NHỮNG ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC TRUYỀN PHÁT VIDEO 360 ĐỘ

1.1. Ảnh hưởng của mã hóa tới chất lượng đường truyền video 360 độ

1.2. Ảnh hưởng của tốc độ khung tới chất lượng cảm nhận video 360 độ

1.3. Ảnh hưởng của giới hạn băng thông tới chất lượng video 360 độ

1.4. Ảnh hưởng của mất gói tin tới chất lượng video 360 độ

1.5. Ảnh hưởng của nghẽn tại máy chủ truyền phát video 360 độ

1.6. Chất lượng trải nghiệm và nhân tố ảnh hưởng

1.6.1. Từ khái niệm QoS tới QoE

1.6.2. Cấu trúc và các yếu tố ảnh hưởng QoE

1.6.3. Giao thức truyền dẫn trực tuyến video 360 độ HTTP

1.6.4. Khối máy khách

1.6.5. Các thách thức trong truyền dẫn video 360 độ

1.6.6. QoE khách quan và QoE chủ quan

1.6.6.1. QoE khách quan
1.6.6.2. QoE chủ quan

1.6.7. Mô hình đánh giá QoE khách quan

1.6.8. Các khái niệm trong video 360 độ

1.6.9. Hệ thống VAS

1.6.10. Kết luận chương 1

2. CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CỦA VIDEO 360 ĐỘ DỰA TRÊN VÕNG MẠC ĐƯỢC MÃ HÓA THEO CÁC TILE

2.1. Định nghĩa bài toán

2.2. Các công trình liên quan

2.2.1. Giải pháp nghiên cứu

2.2.2. Nghiên cứu về các công trình liên quan

2.2.3. Đề xuất giải pháp đánh giá tác động của các vùng trong võng mạc con người để nâng cao chất lượng trải nghiệm

2.2.3.1. Xây dựng chỉ số đánh giá QoE mới - W ZUQI
2.2.3.2. Xây dựng hàm ánh xạ tính MOS mới

2.3. Thiết lập dữ liệu cho thí nghiệm

2.3.1. Thiết lập nội dung video 360 độ

2.3.2. Thiết lập thí nghiệm đánh giá chủ quan

2.4. Kết quả và đánh giá hiệu năng

2.4.1. Đánh giá chất lượng

2.4.2. Đánh giá dựa trên tác động của các phân vùng

2.5. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP DỰ BÁO TRƯỚC VÀ TRÍ VIEWPORT CHÍNH XÁC CHO VIDEO 360 ĐỘ PHÁT TRỰC TUYẾN BẰNG HỌC SÂU

3.1. Hình thành vấn đề

3.2. Thảo luận và đánh giá công trình liên quan

3.3. Giải pháp dự đoán vị trí viewport dựa trên chuyển động đầu

3.3.1. Định nghĩa bài toán 1

3.3.2. Giải pháp ước tính dưới chuyển động đầu - GLVP

3.3.3. Đánh giá hiệu năng

3.4. Dự báo vị trí viewport dựa trên chuyển động đầu và mắt

3.4.1. Định nghĩa bài toán 2

3.4.2. Giải pháp ước tính dưới chuyển động đầu và mắt - HEVEL

3.4.3. Đánh giá hiệu năng

3.5. Kết luận Chương 3

4. CHƯƠNG 4: NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP PHÁT TRỰC TUYẾN THÍCH NGHI CHO VIDEO 360 ĐỘ

4.1. Hình thành vấn đề

4.2. Phân tích các công trình liên quan

4.3. Nghiên cứu thực nghiệm dựa trên chuyển động đầu

4.3.1. Đối với chuyển động đầu

4.3.2. Phân tích hiệu năng

4.4. Đề xuất giải pháp phân phối video 360 độ thích nghi dựa trên chuyển động cả đầu và mắt

4.4.1. Kiến trúc hệ thống đề xuất

4.4.2. Định nghĩa bài toán

4.4.3. Giải pháp thích nghi đề xuất

4.4.4. Cài đặt thí nghiệm

4.4.5. Kết quả thí nghiệm

4.5. Kết luận Chương 4

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Những đóng góp mới của luận án

5.2. Hướng phát triển của luận án

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu Giải pháp đảm bảo QoE cho Video 360 độ 55

Thực tế ảo (VR) và thực tế ảo tăng cường (AR) đang thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới. Ứng dụng rộng rãi trong giáo dục, y tế, du lịch và giải trí, VR/AR hứa hẹn mang đến trải nghiệm sống động và chân thực. Video 360 độ, với độ phân giải cao và tốc độ khung hình ấn tượng, đóng vai trò then chốt trong việc tạo ra trải nghiệm nhập vai này. Tuy nhiên, truyền video 360 độ trực tuyến đặt ra nhiều thách thức về băng thông, độ trễ và chất lượng trải nghiệm (QoE). Theo nghiên cứu, chi tiêu toàn cầu cho các giải pháp AR/VR dự kiến đạt 20,9 tỷ USD vào năm 2025, chứng tỏ tiềm năng phát triển to lớn của lĩnh vực này. Việc đảm bảo QoE video 360 trở thành yếu tố then chốt để thúc đẩy sự phát triển của VR/AR.

1.1. Tổng quan về truyền video 360 độ trực tuyến HTTP

Truyền video 360 trực tuyến đòi hỏi băng thông lớn hơn nhiều so với video truyền thống. Các nền tảng như Zoom, Microsoft Teams, và Skype đã chứng minh sự hữu ích của các ứng dụng họp trực tuyến. Hệ thống video 360 độ cho phép người tham dự hòa nhập hoàn toàn vào môi trường ảo. Một hệ thống video 360 độ phát trực tuyến điển hình bao gồm máy chủ phát trực tuyến, mạng phân phối nội dung và máy khách phát trực tuyến. Yêu cầu độ trễ thấp là rất quan trọng để hỗ trợ tương tác trực tuyến giữa người dùng theo thời gian thực. Kỹ thuật mã hóa video được sử dụng để nén và vận chuyển nội dung VR về phía máy khách.

1.2. Tầm quan trọng của QoE chất lượng trải nghiệm trong VR AR

Chất lượng trải nghiệm (QoE) là thước đo quan trọng đánh giá sự hài lòng của người dùng khi sử dụng dịch vụ video 360 độ. Các yếu tố như độ trễ, giật lag, độ phân giải và tốc độ khung hình ảnh hưởng trực tiếp đến QoE. Khi xem video 360 độ, người dùng liên tục thay đổi hướng quan sát, dẫn đến sự thay đổi về chất lượng hiển thị. Băng thông mạng cũng có thể biến động đáng kể theo thời gian. Việc đảm bảo chất lượng trải nghiệm video 360 ổn định và mượt mà là yếu tố quyết định sự thành công của các ứng dụng VR/AR.

II. Thách thức Vấn đề băng thông độ trễ video 360 60

Truyền video 360 độ trực tuyến đặt ra những thách thức không nhỏ về băng thông và độ trễ. Do yêu cầu độ phân giải cao và tốc độ khung hình lớn, video 360 độ đòi hỏi băng thông mạng lớn hơn nhiều so với video thông thường. Băng thông không đủ có thể dẫn đến tình trạng giật lag, giảm độ phân giải và ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm người dùng video 360. Độ trễ cao cũng là một vấn đề nan giải, đặc biệt trong các ứng dụng tương tác trực tuyến. Độ trễ lớn hơn 100ms có thể gây khó chịu và làm giảm tính chân thực của trải nghiệm VR/AR.

2.1. Ảnh hưởng của băng thông hạn chế đến QoE video 360

Băng thông hạn chế là một trong những nguyên nhân chính gây ảnh hưởng tiêu cực đến QoE video 360. Khi băng thông không đủ, hệ thống buộc phải giảm độ phân giải, tốc độ khung hình hoặc sử dụng các thuật toán nén mạnh hơn. Điều này dẫn đến hình ảnh bị mờ, giật lag và mất chi tiết, làm giảm trải nghiệm nhập vai của người dùng. Giải pháp Adaptive Bitrate Streaming 360 (ABS) là một kỹ thuật quan trọng để giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, việc triển khai ABS hiệu quả đòi hỏi sự cân bằng giữa chất lượng video và băng thông sử dụng.

2.2. Độ trễ Kẻ thù của trải nghiệm tương tác thực tế ảo

Độ trễ cao là một vấn đề nghiêm trọng trong các ứng dụng VR/AR tương tác. Độ trễ đề cập đến khoảng thời gian giữa hành động của người dùng và phản hồi của hệ thống. Độ trễ cao có thể gây ra cảm giác chóng mặt, buồn nôn và làm giảm tính chân thực của trải nghiệm. Để giảm độ trễ, cần tối ưu hóa toàn bộ quy trình truyền tải video, từ mã hóa đến giải mã và hiển thị. Việc sử dụng các giao thức truyền tải hiệu quả và các kỹ thuật nén tiên tiến là rất quan trọng. Các hệ thống video hỗ trợ hội nghị trực tuyến cần đáp ứng các yêu cầu độ trễ thấp.

2.3. Tác động của Packet Loss và Jitter đến streaming video 360

Packet loss (mất gói tin) và jitter (độ trễ không đều) là những vấn đề thường gặp trong mạng truyền tải, có thể gây ảnh hưởng lớn đến chất lượng video 360 trực tuyến. Mất gói tin dẫn đến hình ảnh bị vỡ, giật lag và mất thông tin. Jitter gây ra sự không ổn định trong thời gian truyền tải, dẫn đến tình trạng giật lag và khó chịu cho người xem. Các giải pháp đảm bảo QoE cần có khả năng chống lại packet loss và jitter để đảm bảo trải nghiệm xem video mượt mà và ổn định.

III. Giải pháp Tối ưu HTTP Streaming và Adaptive Bitrate 59

Để giải quyết các thách thức về băng thông và độ trễ, việc tối ưu hóa giao thức HTTP Streaming và kỹ thuật Adaptive Bitrate (ABR) là rất quan trọng. HTTP Streaming là giao thức truyền tải video phổ biến trên Internet, cho phép truyền video theo từng đoạn nhỏ (segment). ABR là kỹ thuật tự động điều chỉnh chất lượng video dựa trên tình trạng mạng, đảm bảo trải nghiệm xem video mượt mà ngay cả khi băng thông biến động. Việc kết hợp tối ưu HTTP Streaming và ABR giúp cải thiện đáng kể QoE cho truyền video 360 độ.

3.1. Ưu điểm của HTTP Streaming so với các giao thức khác

HTTP Streaming có nhiều ưu điểm so với các giao thức truyền tải video khác như RTMP (Real-Time Messaging Protocol). HTTP Streaming dễ dàng triển khai trên các hạ tầng mạng hiện có, tương thích với nhiều thiết bị và trình duyệt. Giao thức này cũng hỗ trợ tường lửa và proxy, giúp đảm bảo an ninh và khả năng mở rộng. HLS (HTTP Live Streaming) và DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) là hai giao thức HTTP Streaming phổ biến nhất hiện nay, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng video trực tuyến.

3.2. Kỹ thuật Adaptive Bitrate ABR Chìa khóa cho trải nghiệm mượt mà

Adaptive Bitrate (ABR) là kỹ thuật tự động điều chỉnh chất lượng video dựa trên tình trạng mạng. ABR hoạt động bằng cách mã hóa video thành nhiều phiên bản với độ phân giải và tốc độ bit khác nhau. Khi băng thông mạng giảm, ABR sẽ tự động chuyển sang phiên bản có độ phân giải thấp hơn để đảm bảo trải nghiệm xem video mượt mà, không bị giật lag. Các thuật toán ABR phức tạp hơn còn có thể dự đoán tình trạng mạng trong tương lai và điều chỉnh chất lượng video một cách chủ động.

3.3. Vai trò của CDN trong phân phối video 360 độ hiệu quả

CDN (Content Delivery Network) đóng vai trò quan trọng trong việc phân phối video 360 độ hiệu quả. CDN là một mạng lưới các máy chủ phân tán trên toàn thế giới, lưu trữ bản sao của nội dung video. Khi người dùng yêu cầu xem video, CDN sẽ tự động chọn máy chủ gần nhất với người dùng để phân phối nội dung. Điều này giúp giảm độ trễ, tăng tốc độ tải và cải thiện trải nghiệm xem video cho người dùng. Việc sử dụng CDN là đặc biệt quan trọng đối với video 360 độ, do yêu cầu băng thông lớn và độ trễ thấp.

IV. Giải pháp Viewport Adaptive Streaming VAS cho 360 độ 58

Viewport Adaptive Streaming (VAS) là một kỹ thuật tiên tiến giúp tối ưu hóa băng thông và cải thiện QoE cho video 360 độ. VAS hoạt động bằng cách chỉ truyền tải phần video nằm trong vùng quan sát (viewport) của người dùng với độ phân giải cao, trong khi các khu vực ngoài viewport được truyền tải với chất lượng thấp hơn. Điều này giúp giảm đáng kể băng thông sử dụng mà không ảnh hưởng nhiều đến trải nghiệm xem video của người dùng.

4.1. Cơ chế hoạt động của Viewport Adaptive Streaming VAS

VAS chia video 360 độ thành các ô nhỏ (tiles). Mỗi ô được mã hóa thành nhiều phiên bản với tốc độ bit khác nhau. Hệ thống theo dõi hướng nhìn của người dùng và chỉ truyền tải các ô nằm trong viewport với tốc độ bit cao hơn. Các ô nằm ngoài viewport được truyền tải với tốc độ bit thấp hơn hoặc không truyền tải. VAS giúp giảm đáng kể băng thông sử dụng, đặc biệt khi người dùng chỉ tập trung vào một phần nhỏ của video 360 độ.

4.2. Dự đoán viewport Nâng cao hiệu quả của VAS

Để tối ưu hóa hiệu quả của VAS, việc dự đoán viewport của người dùng trong tương lai là rất quan trọng. Các thuật toán dự đoán viewport có thể sử dụng thông tin về chuyển động đầu, mắt và hành vi xem video của người dùng để dự đoán khu vực mà người dùng sẽ tập trung vào trong thời gian tới. Việc dự đoán chính xác viewport giúp hệ thống chuẩn bị trước các ô cần thiết, giảm độ trễ và cải thiện trải nghiệm xem video.

4.3. Thách thức và hướng phát triển của Viewport Adaptive Streaming

VAS vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết, bao gồm độ chính xác của thuật toán dự đoán viewport, chi phí tính toán và độ phức tạp của hệ thống. Các hướng phát triển tiềm năng của VAS bao gồm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện khả năng dự đoán viewport, phát triển các thuật toán mã hóa và truyền tải hiệu quả hơn, và tích hợp VAS với các giao thức HTTP Streaming tiêu chuẩn.

V. Nghiên cứu Đánh giá QoE chủ quan khách quan Video 360 59

Việc đánh giá QoE (Quality of Experience) cho video 360 độ là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. QoE có thể được đánh giá thông qua các phương pháp chủ quan (subjective) và khách quan (objective). Đánh giá chủ quan dựa trên ý kiến của người dùng, trong khi đánh giá khách quan sử dụng các chỉ số kỹ thuật để đo lường chất lượng video. Việc kết hợp cả hai phương pháp giúp đưa ra đánh giá toàn diện về QoE video 360 VR.

5.1. Phương pháp đánh giá QoE chủ quan cho video 360 độ

Đánh giá QoE chủ quan thường được thực hiện thông qua các thí nghiệm, trong đó người dùng xem video 360 độ và đánh giá chất lượng video dựa trên các tiêu chí như độ phân giải, độ trễ, giật lag và tính chân thực. Các phương pháp đánh giá chủ quan phổ biến bao gồm MOS (Mean Opinion Score) và DMOS (Differential Mean Opinion Score). Kết quả đánh giá chủ quan giúp hiểu rõ hơn về cảm nhận của người dùng và xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến QoE.

5.2. Các chỉ số đánh giá QoE khách quan cho video 360

Đánh giá QoE khách quan sử dụng các chỉ số kỹ thuật để đo lường chất lượng video, bao gồm PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM (Structural Similarity Index) và VMAF (Video Multi-Method Assessment Fusion). Các chỉ số này đo lường sự khác biệt giữa video gốc và video đã được mã hóa hoặc truyền tải. Đánh giá khách quan giúp tự động hóa quá trình đánh giá QoE và xác định các vấn đề kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng video.

5.3. Mối liên hệ giữa QoE chủ quan và khách quan

Mối liên hệ giữa QoE chủ quan và khách quan không phải lúc nào cũng rõ ràng. Một video có chỉ số kỹ thuật cao không nhất thiết mang lại trải nghiệm xem video tốt cho người dùng. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc kết hợp cả hai phương pháp đánh giá để hiểu rõ hơn về QoE. Các nghiên cứu đang tập trung vào việc xây dựng các mô hình dự đoán QoE chủ quan dựa trên các chỉ số khách quan, giúp tối ưu hóa chất lượng video một cách hiệu quả.

VI. Kết luận Triển vọng và hướng phát triển cho QoE 360 57

Việc đảm bảo QoE cho truyền video 360 độ trực tuyến là một thách thức phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật và giải pháp. Mặc dù đã có nhiều tiến bộ trong lĩnh vực này, vẫn còn nhiều vấn đề cần giải quyết. Trong tương lai, các nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phát triển các thuật toán VAS thông minh hơn, các giao thức truyền tải hiệu quả hơn và các phương pháp đánh giá QoE chính xác hơn. Sự phát triển của công nghệ 5G và AI hứa hẹn mang đến những giải pháp đột phá cho bài toán QoE video 360.

6.1. Ứng dụng của AI trong tối ưu hóa QoE video 360

Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng to lớn trong việc tối ưu hóa QoE cho video 360 độ. AI có thể được sử dụng để dự đoán viewport của người dùng, điều chỉnh chất lượng video một cách thông minh và phát hiện các vấn đề kỹ thuật ảnh hưởng đến QoE. Các thuật toán AI có thể học hỏi từ dữ liệu và tự động điều chỉnh để đạt được hiệu suất tốt nhất. Việc tích hợp AI vào các hệ thống truyền video 360 độ sẽ giúp cải thiện đáng kể trải nghiệm xem video cho người dùng.

6.2. Tác động của 5G đến truyền video 360 độ trực tuyến

Công nghệ 5G hứa hẹn mang đến những cải tiến đáng kể cho truyền video 360 độ trực tuyến. 5G cung cấp băng thông lớn hơn, độ trễ thấp hơn và khả năng kết nối ổn định hơn so với 4G. Điều này cho phép truyền video 360 độ với độ phân giải cao hơn, tốc độ khung hình nhanh hơn và độ trễ thấp hơn. 5G cũng mở ra cơ hội cho các ứng dụng VR/AR tương tác thời gian thực, mang đến trải nghiệm nhập vai và chân thực hơn cho người dùng.

6.3. Hướng nghiên cứu tiếp theo về đảm bảo QoE video 360

Các hướng nghiên cứu tiếp theo về đảm bảo QoE video 360 bao gồm phát triển các thuật toán VAS thông minh hơn, nghiên cứu các phương pháp mã hóa và truyền tải video hiệu quả hơn, xây dựng các mô hình dự đoán QoE chính xác hơn và tích hợp các công nghệ mới như AI và 5G. Mục tiêu cuối cùng là mang đến trải nghiệm xem video 360 độ mượt mà, chân thực và thú vị cho người dùng, thúc đẩy sự phát triển của VR/AR.

14/05/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1. ÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CỦA VIDEO 360 Ộ DỰA TRÊN VÕNG MẠC ƯỢC MÃ HÓA THEO CÁC TILE 30 2.1 ịnh nghĩa bài toán .2 Các công trình liên quan .1 Giải pháp nghiên cứu .2 Nghiên cứu về các công trình liên quan .3 ề xuất giải pháp ánh giá tác ộng của các vùng trong võng mạc con người ể nâng cao chất lượng trải nghiệm .1 Xây dựng chß số ánh giá QoE mới - W ZUQI .2 Xây dựng hàm ánh xạ tính MOS mới .4 Thiết lập dữ liệu cho thí nghiệm .1 Thiết lập nội dung video 360 ộ .2 Thiết lập thí nghiệm ánh giá chủ quan .5 Kết quả và ánh giá hiệu năng .1 ánh giá chất lượng .2 ánh giá dựa trên tác ộng của các phân vùng .6 Kết luận chương 2. GIẢI PHÁP DỰ BÁO TRƯỚC Và TRÍ VIEWPORT CHÍNH XÁC CHO VIDEO 360 Ộ PHÁT TRỰC TUYẾN BẰNG HỌC SÂU 50 3.1 Hình thành vấn ề .2 Thảo luận và ánh giá công trình liên quan .3 Giải pháp dự oán vị trí viewport dựa trên chuyển ộng ầu .1 ịnh nghĩa bài toán 1 .2 Giải pháp ước tính dưới chuyển ộng ầu - GLVP .3 ánh giá hiệu năng .4 Dự báo vị trí viewport dựa trên chuyển ộng ầu và mắt .1 ịnh nghĩa bài toán 2 .2 Giải pháp ước tính dưới chuyển ộng ầu và mắt - HEVEL .3 ánh giá hiệu năng .5 Kết luận Chương 3. NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP PHÁT TRỰC TUYẾN THÍCH NGHI CHO VIDEO 360 Ộ 70 4.1 Hình thành vấn ề .2 Phân tích các công trình liên quan .3 Nghiên cứu thực nghiệm dựa trên chuyển ộng ầu .1 ối với chuyển ộng ầu .2 Phân tích hiệu năng .4 ề xuất giải pháp phân phối video 360 ộ thích nghi dựa trên chuyển ộng cả ầu và mắt .1 Kiến trúc hệ thống ề xuất .2 ịnh nghĩa bài toán .3 Giải pháp thích nghi ề xuất .4 Cài ặt thí nghiệm .5 Kết quả thí nghiệm .5 Kết luận Chương 4.

101 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 103 Những óng góp mới của luận án 103 Hướng phát triển của luận án 104 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH Ã CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 106 TÀI LIỆU THAM KHẢO 108 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt AR Augmented Reality Thực tế Tăng cường BBAG Buffer and Bandwidth Allocation Thuật toán phân bổ bộ Algorithm ệm và băng thông BL Buffer level Mức bộ ệm CDN Content Delivery Network Mạng phân phối nội dung CMP Cube projection Phép chiếu lập phương CNN Convolutional Neural Network Mạng Nơ-ron Tích chập DASH Dynamic adaptive streaming over Phát trực tuyến thích ứng HTTP ộng trên HTTP EEG Electroencephalography iện não ồ ERP Equivalent projection Phép chiếu tương ương FoV Field of view Phạm vi quan sát GRU Gated Recurrent Unit Mạng Nơ-ron hồi tiếp với nút có cổng GLVP GRU-LSTM-based-Viewport- Dự oán Viewport dựa Prediction trên GRU-LSTM HAS HTTP-based Adaptive Streaming Truyền dẫn thích ứng trên nền giao thức HTTP HMD Head Mounted Display Màn hình ội trên ầu HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền siêu văn bản LSTM Long Short-Term Memory Mạng thần kinh hồi quy có Bộ nhớ Ngắn hạn và Dài hạn MOS Mean Opinion Score iểm số ý kiến trung bình MPD Media Presentation Description Mô tả trình diễn a phương tiện MPEG Moving Picture Expert Group Chuẩn nén MPEG MSE Mean Squared Error ộ lỗi bình phương trung bình OQM Overall Quality Metric Chß số ánh giá Chất lượng Tổng thể PCC Pearson Correlation Coefficient Hệ số tương quan Pearson PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio Tÿ số Tín hiệu/Nhiễu Cực ại QoE Quality of experience Chất lượng trải nghiệm vii Từ viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt QP Quantization parameters Tham số lượng tử hóa QS Quality Score Chất lượng RMSE Root Mean Square Error Căn bậc hai của mức trung bình của các sai số bình phương RNN Recurrent Neural Network Mạng Nơ-ron Hồi quy RTCP Real-Time Control Protocol Giao thức iều khiển thời gian thực SARA Segment-aware Rate Adaptation Thích ứng tốc ộ cảm nhận phân oạn SVC Scalable video encoding Mã hóa video có thể mở rộng SVSH Scalable Viewport Streaming Phát khung nhìn mở rộng HTTP/2 trên luồng HTTP/2 S-VAS Smooth VAS Làm mượt truyền phát thích ứng khung nhìn TCP Transmission Control Protocol Giao thức iều khiển truyền vận TLGA Tile Layering-based Gaze Adaptation Thích ứng dựa trên tile theo gốc nhìn UDP User Datagram Protocol Giao thức truyền thông UDP UQI Universal Quality Index Chß số chất lượng hình ảnh toàn cầu ODP Open Distributed Processing Xử lý phân tán mở URL Uniform Resource Locator ịa chß web VAS Viewport Adaptive Streaming Truyền phát thích ứng theo khung nhìn VBR Variable Bit Rate Tốc ộ bit biến ổi VR Virtual Reality Thực tế Ảo VoD Video on Demand Video theo yêu cầu VQM Video Quality Metric Chß số chất lượng video VQM WZUQI Weighted-zone UQI Chß số ánh giá QoE ánh trọng số theo vùng viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Ký hiệu Tên ký hiệu Ý nghĩa toán học α Giá trị alpha Giá trị biến alpha β Giá trị beta Giá trị biến beta Bk Giá trị bộ ệm Kích thước bộ ệm tại thời iểm phân oạn γ Giá trị gamma Giá trị biến gamma σx Giá trị biến sigma x Giá trị mất mát tương quan σy Giá trị biến sigma y Sự biến dạng ộ sáng σxy Giá trị biến sigma xy Sự biến dạng tương quan x̄ Giá trị trung bình của x̄ Tổng trung bình của {xi | i = 1,. , N} với N là số lượng ảnh ȳ Giá trị trung bình của ȳ Tổng trung bình của {yi | i = 1,. , N} với N là số lượng ảnh N Giá trị N Số lượng ảnh M Giá trị M Số lượng pixel của mỗi hình ảnh M Giá trị M Số lượng trung bình pixel của toàn bộ hình ảnh G Giá trị G Giá trị vùng viewport bị méo e Cơ số e Cơ số của logarit tự nhiên e V Giá trị V Giá trị viewport ban ầu T Tile (kích thước 8 × 8) Tile có kích thước 8 × 8, với mỗi tile có ộ phân giải là 480 × 240 Ts Giá trị biến T s Giá trị mẫu thông lượng Ts Q Phiên Giá trị tham số lượng tử (QP) lần lượt là 24, 28, 32, 36, 40, 44 và 48 (7 phiên) tsegment Giá trị biến ts egment Thời gian tải xuống phân oạn k ix Ký hiệu Tên ký hiệu Ý nghĩa toán học smoothk Giá trị biến smoothk Chất lượng mượt mà giữa các phân oạn liên kề Rk và Rk+1 rebu f f erk Biến rebu f f erk Thời gian re-buffering tại phân oạn k Zi Vùng Zone Giá trị của trọng số vùng (i càng nhỏ thì trong số càng tốt) wk Trọng số tile của vùng Zone Giá trị trong số của tile tương ứng của Vùng Zone (k chạy từ 1 ến 5 tương ứng) xi Giá trị biến xi Bức ảnh ầu vào thứ i yi Giá trị biến yi Bức ảnh bị méo thứ i MOS Thang iểm MOS iểm ý kiến trung bình MOS Thang iểm MOS trung bình iểm ý kiến trung bình của toàn bộ [i MOS Thang iểm dự oán MOS Giá trị dự oán MOS của bức ảnh i MOSi Thang iểm MOS thứ i Giá trị MOS thực tế của ảnh i x DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1 Ứng dụng thực tế ảo vào cuộc sống. 1 Hình 2 Mô hình hệ thống truyền dẫn video 360 ộ trực tuyến .1 Hệ thống truyền phát thích nghi Viewport .2 Cấu trúc tổng thể và nhân tố ảnh hưởng ến QoE .3 Hành vi của con người dùng chuyển ộng theo thời gian .4 Phép chiếu ERP trong VR .5 Phép chiếu CMP trong VR .6 Phép chiếu hình chóp trong VR .7 Các thách thức trong truyền dẫn thích nghi video 360 ộ .8 FoV chuyển ộng theo hành vi người dùng theo thời gian t .9 Hệ thống VAS .10 Hệ thống Phát Video 360 ộ Thích Nghi .1 Mô hình ề xuất nhằm nghiên cứu tác ộng của các phân vùng liên quan ến võng mạc .2 Phân chia các vùng trên võng mạc người .3 Một số mẫu viewport ược trích xuất từ 4 video thí nghiệm .4 MOS ược dự oán so với MOS ược ánh giá chủ quan .5 Khoảng tin cậy 95% của 240 giá trị MOS.6 Kết quả ánh giá giữa giải pháp ề xuất với các giải pháp khác thông qua các chß số ánh giá chất lượng khách quan .1 Mô hình GLVP so sánh tốc ộ quét viewport trong H giây vừa qua ể dự oán tốc ộ quét viewport trong F giây tương lai.2 Viewport của người dùng tại một thời iểm t .3 Phân oạn dự báo viewport .4 Mô hình GLVP dự oán viewport .5 Hoạt ộng của cổng khởi tạo .6 Vị trí viewport số 1 và 2 theo thời gian .7 Hiệu năng của các giải pháp ược xem xét ở mỗi ghi vết chuyển ộng ban ầu ối với vị trí ở chế ộ xem số 1 .8 Hiệu năng của các giải pháp ược xem xét ở mỗi ghi vết chuyển ộng ban ầu ối với vị trí viewport số 2 .9 Chuyển ộng ầu và mắt .10 Mô hình LSTM ể dự oán viewport.11 Thời gian huấn luyện và ào tạo .1 Hệ thống phát trực tuyến thích nghi Viewport dựa trên tiles .2 Ghi vết chuyển ộng ầu .3 Ghi vết băng thông mạng .4 Giảm tối a bộ ệm của 4 giải pháp ược tham chiếu .5 Kích thước bộ ệm trung bình của các giải pháp ược thử nghiệm 76 Hình 4.6 Tốc ộ bít viewport (kbps) của 4 phương thức với ghi vết băng thông số 1 và chuyển ộng ầu số 1.7 Tốc ộ bít viewport (kbps) của 4 phương thức với ghi vết băng thông số 1 và chuyển ộng ầu số 2.8 Tốc ộ bít viewport (kbps) của 4 phương thức dưới ghi vết băng thông số 2 và chuyển ộng ầu số 1.9 Tốc ộ bít viewport (kbps) của 4 phương thức dưới ghi vết băng thông số 2 và chuyển ộng ầu số 2.10 Tốc ộ bít trung bình (kbps) của video 360 ộ .11 Kiến trúc hệ thống ề xuất .12 Sơ ồ phân phối các phân oạn trong bộ ệm máy khách .13 Phân chia vùng cho bộ ệm .14 Lưu ồ quy trình cập nhật tile thuộc viewport dự oán .15 Lưu ồ quy trình kết thúc các tile ến muộn .16 Các ideo 360 ộ sử dụng trong thí nghiệm .17 Chuyển ộng ầu và mắt của bốn video sử dụng trong thử nghiệm 95 xii Hình 4.18 Ghi vết băng thông LTE từ 7Train 1, QTrain và Simple .19 Tốc ộ trung bình của Viewport (Kbps) và Mức ệm của hai nội dung video Turtle và Sofa.20 Tốc ộ trung bình của Viewport (Kbps) và Mức ệm của hai nội dung video Bar và Porto Riverside .21 Tốc ộ trung bình của Viewport (Kbps) và mức bộ ệm của hai video Turtle và Sofa .22 Tốc ộ trung bình của Viewport (Kbps) và mức bộ ệm của hai video Porto Riverside và Bar.

100 xiii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Ví dụ về các thông số chính QoE .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ