講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-03-02 10:40
映像配信サービスにおけるパケットの時系列特徴を用いた映像メトリクス推論手法 ○大浦淳貴・和田章宏・小川雅俊・角田 潤・横尾 郁・二宮照尚(富士通) NS2022-173 |
抄録 |
(和) |
近年映像配信サービスの利用が急速に広がっており,ネットワークトラフィックの大部分を占めると言われている.
映像配信サービスにおいては,映像の画質(解像度,ビットレート)やストール発生の有無がユーザの体感品質に直接影響を与える.
映像データを利用者に適切に届けるには映像の品質を精度良く把握し,ネットワークの状態を健全に保つ必要がある.
本研究では,暗号化されたパケットの統計量を時系列データとして扱い,それらを入力することで再生中の映像の画質やストール発生の有無を推論する機械学習に基づく推論法を提案し,従来法よりも精度良く推論できることを確認した. |
(英) |
Recently, a lot of network traffic is generated from video streaming services.
In video streaming services, encode quality and loading time are important factors for quality of user experience.
To provide better environment to users who watching streamed videos, it is important to know users’ quality of experience and to maintain good network health.
In this paper, we propose video metrics prediction method by using timeseries features of encrypted packets flow.
The experimental evaluation showed that our proposed method achieved good performance than conventional method. |
キーワード |
(和) |
アダプティブビットレート / 時系列特徴 / LSTM / / / / / |
(英) |
Adaptive Bitrate / Timeseries Features / LSTM / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 406, NS2022-173, pp. 37-42, 2023年3月. |
資料番号 |
NS2022-173 |
発行日 |
2023-02-23 (NS) |
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) |
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NS2022-173 |