講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-09 17:20
可変ビットレート動画像視聴時の生体情報を用いたQoE推定 ○大池健太郎・菅沼 睦・亀山 渉(早大) CQ2021-109 |
抄録 |
(和) |
筆者らの研究では,10分程度の可変ビットレート動画像視聴中の生体情報からQoEを推定できる可能性が示唆された.しかし,再生ビットレート変化のバリエーションが少なく,また,評価スライダを被験者が操作する際のノイズが脳波に混入している可能性が考えられた.そこで本稿では,実験に用いる動画像本数と再生ビットレート変化を増やして実験を行い,また,脳波からMARAによるノイズ除去を施す,あるいは,評価スライダ操作時のデータを除去して,視聴中の生体情報,動画像の興味度と満足度,及び再生ビットレートからQoEを推定した.同時に,未学習の動画像に対するQoE推定を検討した.実験の結果,同一動画像内のデータを学習させた場合,XGBoostによってより高い精度での推定が行え,特に脳波データに対してMARAによるノイズ除去を施した場合に精度が向上した.また,未学習の動画像におけるQoE推定では,再生ビットレートのみで推定する場合と比較し,生体情報を加えた場合は半数を超える被験者のデータで推定精度の向上が見られた.このことから,可変ビットレート動画像に対して生体情報によるQoE推定の可能性が示唆された.今後の課題として,未学習の動画像におけるQoE推定の精度向上が挙げられる. |
(英) |
Our previous study shows that QoE of videos can be estimated by bio-signals while watching around-10-minute variable bitrate videos. However, the small variation of the bitrates and the possible noise effect in the EEG data when the subject operates the evaluation slider remains as the issues. Therefore, in this paper, we increase the number of videos used in the experiment and the bitrate variation, then, estimate the QoE by bio-signals, user interest and satisfaction for the videos, and the bitrates, with EEG denoising using MARA or removing the data during the evaluation slider operations. In addition, QoE estimation for untrained video is also investigated. As a result, by using XGBoost, QoE of videos can be estimated with high accuracy when the data in the same videos are trained. Especially, applying MARA denoising to the EEG gives higher QoE estimation. In the case of QoE estimation for untrained videos, the accuracies are improved for more than half of the subjects when bio-signals are added compared to the case of estimation only by the bitrates. It suggests that QoE of videos can be estimated by using bio-signals with EEG denoising for variable bitrate videos. Future work includes improving the accuracy of QoE estimation for untrained videos. |
キーワード |
(和) |
生体情報 / QoE推定 / XGBoost / ユーザ主観品質 / 脳波ノイズ除去 / / / |
(英) |
Bio-signals / QoE Estimation / XGBoost / User Subjective Quality / EEG Denoising / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 421, CQ2021-109, pp. 49-54, 2022年3月. |
資料番号 |
CQ2021-109 |
発行日 |
2022-03-02 (CQ) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
CQ2021-109 |
研究会情報 |
研究会 |
CQ IMQ MVE IE |
開催期間 |
2022-03-09 - 2022-03-11 |
開催地(和) |
オンライン開催 (Zoom) |
開催地(英) |
Online (Zoom) |
テーマ(和) |
変化する生活での五感に訴えるオンラインメディアとその評価、および一般(魅力工学研究会協賛) |
テーマ(英) |
Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
CQ |
会議コード |
2022-03-CQ-IMQ-MVE-IE |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
可変ビットレート動画像視聴時の生体情報を用いたQoE推定 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
QoE Estimation for Variable Bitrate Videos Using Bio-signals |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
生体情報 / Bio-signals |
キーワード(2)(和/英) |
QoE推定 / QoE Estimation |
キーワード(3)(和/英) |
XGBoost / XGBoost |
キーワード(4)(和/英) |
ユーザ主観品質 / User Subjective Quality |
キーワード(5)(和/英) |
脳波ノイズ除去 / EEG Denoising |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大池 健太郎 / Kentaro Oike / オオイケ ケンタロウ |
第1著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
菅沼 睦 / Mutsumi Suganuma / スガヌマ ムツミ |
第2著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
亀山 渉 / Wataru Kameyama / カメヤマ ワタル |
第3著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-03-09 17:20:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
CQ |
資料番号 |
CQ2021-109 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.421 |
ページ範囲 |
pp.49-54 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2022-03-02 (CQ) |
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