Modélisation de la QoE en fonction de paramètres liés à l’encodage

Modélisation de la QoE en fonction de paramètres liés à l’encodage 

Matériels 

Les matériels utilisés ont été des clips vidéo, l’outil FFmpeg, le logiciel développé par NTIA et le logiciel R.

Liste des clips vidéo et leurs caractéristiques
Les clips vidéo sont téléchargés de la base de données de VQEG (Video Quality Experts Group) et sont les mêmes que ceux utilisés par Joskowicz. et al. (2011).  Ces clips vidéo sélectionnés sont au nombre de 16 et ont une durée moyenne de 5 secondes. Ils peuvent être classés en fonction de leur définition, leur nombre d’images, leur taille et la vitesse de leur contenu. La définition des clips dont le nom se termine par « _525.yuv » est de 1440 x 486. Le nombre d’images qu’ils contiennent est de 260 (VQEG, 2004). La taille de ces clips est de 181958400 bytes. La définition des clips dont le nom se termine par « _625.yuv » est 1440 x 576. Le nombre d’images qu’ils contiennent est de 220 (VQEG, 2004). La taille de ces clips est de 182 MB.

Description de l’outil FFmpeg
L’outil FFmpeg est une application capable d’encoder, de décoder, de transcoder, de diffuser et de lire des flux vidéo et audio (Bellard, 2000). Cet outil supporte une grande variété de codecs et peut être installé sur différents systèmes d’exploitation tels que Linux, Windows, Mac OS X (Bellard, 2000). Il est libre et gratuit. Il peut être utilisé en ligne de commande et permet ainsi de programmer l’exécution automatique de tâches multiples. Dans le cadre de notre recherche, nous l’avons utilisé en ligne de commande pour encoder les vidéos au format brut sélectionnées en H.264 et VP9.

Description du logiciel développé par NTIA
Le logiciel développé par NTIA permet de simuler la qualité visuelle perçue par des participants de tests subjectifs (Joskowicz & Ardao, 2009). Ce logiciel comporte plusieurs modèles références réduites et un modèle avec référence complète. Dans le cadre de notre recherche, nous avons sélectionné, dans l’interface du logiciel, le modèle avec référence complète basé sur les recommandations ITU-T J.144 et ITU R BT.1683 pour simuler la qualité visuelle. La marge d’erreur d’estimation de ce modèle avec référence complète est de l’ordre de +/- 0,1 sur l’échelle 0-1 (Joskowicz & Ardao, 2009).

Description du logiciel R
R est un langage et environnement utilisé pour l’analyse, la manipulation et la transformation de données, le développement de logiciels statistiques et la génération de graphiques prêts à être utilisés (Ross & Robert, 2017). Dans le cadre de notre recherche, nous l’avons utilisé pour tracer les courbes de variation de la qualité d’expérience en fonction de paramètres liés à l’encodage et au réseau d’accès et pour calculer les paramètres de notre modèle d’estimation.

Codage des vidéos en H.264 et VP9 avec l’outil FFmpeg

Paramètres de codage H.264 et VP9
Nous avons choisi des paramètres de codage qui sont compatibles avec une grande diversité de périphériques et de systèmes tels qu’Android, iPhone, iPad. Ces paramètres doivent toutefois être supportés par le logiciel de NTIA utilisé pour la simulation de la qualité visuelle perçue.

Simulation de la qualité visuelle perçue avec le logiciel BVQM de NTIA basé sur un modèle avec référence complète 

La simulation de qualité visuelle perçue avec le logiciel BVQM de NTIA s’est déroulée en 3 grandes étapes : la sélection de paires (vidéo originale au format brut, vidéo encodée en H.264 et VP9), la sélection du modèle avec référence complète basé sur les recommandations ITU-T J.144 et ITU-R BT.1683 et la présentation des valeurs VQM.

Les valeurs VQM sont comprises entre 0 et 1. Elles ont été converties en notes d’opinion moyennes (MOS) au moyen de l’équation (2.2). MOS = 5 – 4 ∗ VQM Adaptée de Joskowicz et Ardao (2009)

Modélisation de la QoE en fonction de paramètre lié au réseau

Matériels 

VMWARE
VMWARE Workstation est un logiciel servant à l’émulation de machines et de réseaux virtuels configurables (EMC, 1999). Il permet d’exécuter plusieurs systèmes d’exploitation (EMC, 1999). Il peut être installé sur Windows ou Linux et être utilisé dans le cadre des activités de développement de logiciel, de test d’applications, de simulation de réseaux (EMC, 1999).

NEWT
Le logiciel Network Emulator for Windows Toolkit (NEWT) émule différentes conditions de réseaux sans fil et filières (Lonny, Ivan, & Juan, 2010). Il possède une interface permettant de configurer la latence d’un réseau, la bande passante disponible, le taux de pertes de paquets, les erreurs de propagations, le comportement de la mise en file d’attente et la réorganisation des paquets (Lonny et al., 2010).

VLC
Video Lan Client (VLC) est lecteur multimédia simple, rapide et gratuit capable de lire la plupart des fichiers multimédias et les flux réseau (Jean-Baptiste, 2001). Il permet aussi de diffuser des flux vidéo entre plusieurs machines en utilisant différents protocoles de la couche transport (Jean-Baptiste, 2001).

Émulation de réseau virtuel avec le logiciel VMWARE 

Deux machines virtuelles ont été connectées dans VMWARE par un réseau virtuel LAN de 1 Gb/s. Ces machines possèdent les caractéristiques suivantes : mémoire RAM 512 MB, disque dur 40 GB, nombre de processeur un et système d’exploitation XP.

Configuration de paramètres QoS avec NEWT

Sur l’une des machines virtuelles, le logiciel NEWT a été installé. Ce logiciel a été utilisé pour configurer le taux de pertes de paquets à 0,1 %, 0,5 %, 1 %, 3 %, 5 %, et 8 %. Ces valeurs de taux de pertes de paquets sont similaires à celles de (D. Pal & Vanijja, 2017).

Liste des clips vidéo

Les clips vidéo utilisés sont uniquement ceux qui sont encodés en H.264. Une limitation observée durant notre étude est que le logiciel VLC ne supporte pas encore la diffusion de flux encodés en VP9.

Diffusion de flux vidéo avec le logiciel VLC 

Le logiciel VLC a été installé sur les deux machines virtuelles pour la diffusion et la sauvegarde de flux vidéo. Les paramètres par défaut de ce logiciel ont été conservés. Les vidéos encodées en H.264 ont été diffusées en UDP avec VLC à partir la machine A et ont été lues et sauvegardées avec VLC à partir de la machine B après avoir subi des distorsions liées à différentes valeurs du taux de pertes de paquets (0 %, 0,1 %, 0,5 %, 1 %, 3 %, 5 %, et 8 %).

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LITTÉRATURE
1.1 Introduction
1.2 Définition des concepts de base
1.2.1 Qualité d’expérience et son importance
1.2.2 Mean opinion score (MOS)
1.2.3 Codecs
1.2.4 Quelques types de réseaux sans-fil hétérogènes
1.2.5 Les paramètres de qualité de service dans les réseaux sans fil
1.2.6 Les protocoles de la couche transport
1.2.7 Modèles d’estimation objective de la qualité d’expérience
1.3 Classification des facteurs qui affectent la qualité d’expérience
1.3.1 Classification proposée par Brunnström et al. (2013)
1.3.2 Classification proposée par Amour et al. (2015)
1.4 Synthèse des travaux réalisés sur la modélisation de la qualité d’expérience
1.4.1 Approches discriminantes orientées vers l’encodage
1.4.2 Approches discriminantes orientées vers le réseau d’accès
1.4.3 Approches discriminantes orientées vers la perception visuelle humaine
1.4.4 Approche non discriminante et hybride orientée vers l’encodage et le réseau d’accès
1.5 Sommaire
CHAPITRE 2 LA MÉTHODOLOGIE ET LES MODÈLES PROPOSÉS POUR L’ESTIMATION DE LA VARIATION DE LA QoE VIDEO
2.1 Introduction
2.2 Modélisation de la QoE en fonction de paramètres liés à l’encodage
2.2.1 Matériels
2.2.2 Codage des vidéos en H.264 et VP9 avec l’outil FFmpeg
2.2.3 Simulation de la qualité visuelle perçue avec le logiciel BVQM de NTIA basé sur un modèle avec référence complète
2.2.4 Présentation des résultats dans le logiciel R
2.2.5 Modèle d’estimation sans référence proposé
2.2.6 Validation du modèle d’estimation sans référence proposé
2.3 Modélisation de la QoE en fonction de paramètre lié au réseau
2.3.1 Matériels
2.3.2 Émulation de réseau virtuel avec le logiciel VMWARE
2.3.3 Configuration de paramètres QoS avec NEWT
2.3.4 Liste des clips vidéo
2.3.5 Diffusion de flux vidéo avec le logiciel VLC
2.3.6 Simulation de la qualité visuelle perçue avec le logiciel référence complète VQM NTIA
2.3.7 Présentation des résultats dans le logiciel R
2.3.8 Modèle d’estimation sans référence proposé
2.3.9 Validation du modèle d’estimation sans référence proposé
2.4 Sommaire
CHAPITRE 3 RÉSULTATS NUMÉRIQUES
3.1 Introduction
3.2 Analyse de variation de la QoE en fonction de paramètres liés à l’encodage
3.2.1 Débit, Codec H.264 et VP9, Définition 640 x 480
3.2.2 Débit, Codec H.264 et VP9, Définition 720 x 480
3.2.3 Débit, Codec H.264 et VP9, Définition 1280 x 780
3.3 Analyse de variation de la QoE en fonction de paramètres liés à l’encodage
3.3.1 Débit, Codec H.264 et VP9, Définition 640 x 480
3.3.2 Débit, Codec H.264 et VP9, Définition 720 x 480
3.3.3 Débit, Codec H.264 et VP9, Définition 1280 x 720
3.4 Analyse de la variation moyenne de la QoE
3.4.1 Débit, Définition 640 x 480, 720 x 480 et 1280 x 720
3.4.2 Débit, Codec H.264 et VP9
3.5 Détermination des paramètres du modèle sans référence proposé lié à l’encodage et la vitesse du contenu vidéo
3.5.1 Paramètres v3, v4, v5
3.5.2 Paramètre « a » relatif à la définition
3.5.3 Paramètre « k » relatif au codec
3.5.4 Validation du modèle
3.6 Analyse de variation de la QoE en fonction de l’impact unique du taux de pertes de paquets et de l’impact résultant du taux de pertes de paquets et du débit d’encodage
3.6.1 Clips vidéo encodés en H.264 à 1 Mb/s, en définition 640 x 480
3.6.2 Clips vidéo encodés en H.264 à 3 Mb/s, en définition 640 x 480
3.6.3 Clips vidéo encodés en H.264 à 5 Mb/s, en définition 640 x 480
3.6.4 Clips vidéo encodés en H.264 à 7 Mb/s, en définition 640 x 480
3.6.5 Variation moyenne de la fonction f(plr, bitrate)
3.7 Détermination des paramètres du modèle sans référence proposé lié au facteur du réseau
3.7.1 Validation du modèle
3.8 Sommaire
CHAPITRE 4 DISCUSSION SUR LES RÉSULTATS D’ANALYSE ET LE MODÈLE PROPOSÉ
4.1 Introduction
4.2 Comparaison de nos résultats d’analyse de la variation de la qualité d’expérience en fonction de paramètres liés à l’encodage et au contenu ainsi que le modèle proposé à ceux d’autres auteurs orientés vers les paramètres liés à l’encodage
4.2.1 Joskowicz et Ardao (2009)
4.2.2 Kufa et al. (2016)
4.3 Comparaison de nos résultats d’analyse de la variation de la qualité d’expérience en fonction du taux de pertes de paquets ainsi que le modèle proposé à ceux d’autres auteurs orientés vers les paramètres liés au réseau d’accès
4.3.1 Battisti et al. (2014)
4.3.2 Plakia et al. (2016)
4.3.3 D. Pal et Vanijja (2017)
4.4 Comparaison du modèle proposé à celui de Debajyoti Pal et al. (2016) orienté vers les paramètres liés à l’encodage et au réseau
4.5 Applications
4.6 Sommaire
CONCLUSION

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