Qualité d’expérience et adaptation de services vidéo

Quality of experience and video services adaptation

• Auteur / Autrice : Mamadou Tourad Diallo
• Direction : Hossam Afifi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et télécommunications
• Date : Soutenance le 04/06/2015
• Etablissement(s) : Evry, Institut national des télécommunications
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Université : Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR - Département Réseaux et Services de Télécommunications - Orange Labs [Issy les Moulineaux]

Mots clés

Mots clés contrôlés

Qualité de Service (télécommunications)

Vidéos sur Internet

Qualité d'expérience (télécommunications)

Mots clés libres

Qualité d'expérience (QoE)

Adaptation de contenus vidéo

MOS (Mean Opinion Score)

Engagement de l'utilisateur

Optimisation

DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)

QoE (Quality of Experience)

Video adaptation

MOS (Mean Opinion Score)

User engagement

Optimization

DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)

Résumé

Avec l'hétérogénéité des réseaux et la demande croissante de services multimédias, la Qualité d'Expérience (QoE) devient un facteur déterminant de réussite ou d’échec de ces services. Dans cette thèse, nous avons d’abord analysé l'impact des paramètres de qualité sur l'engagement de l'utilisateur, afin de comprendre l’effet des paramètres vidéo (temps de démarrage, qualité intrinsèque, taux de blocage) et la popularité du service sur l'engagement de l'utilisateur. Nos résultats ont montré que le taux de blocage et la popularité du service sont des paramètres critiques qui impactent fortement la satisfaction et l'engagement de l’utilisateur, tandis que, le temps de démarrage a moins d’impact. Ensuite, les approches subjectives de QoE comme le Mean Opinion Score (MOS) ont été traité dans cette thèse, où les utilisateurs sont appelés à donner une note de satisfaction en fonction des informations de contextes. Une analyse statistique des résultats obtenus à partir de tests utilisateurs a montré que le type de terminal et de contenu sont des paramètres qui impactent fortement le MOS. En plus, des modèles mathématiques d’estimation de QoE en fonction des informations de contextes ont été proposés. Enfin, deux techniques d’optimisations ont été proposées : Le MDASH (MOS Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) pour l’optimisation vidéo de flux partageant les mêmes ressources, de manière à garantir une certaine QoE pour tous les utilisateurs. Et une optimisation de livraison, basée sur des fonctions d’utilités dans laquelle, une fonction globale d'utilité est calculée en fonction de différentes contraintes (qui dépendent fortement des stratégies des acteurs de la chaîne de livraison)

With the network heterogeneity and increasing demand of multimedia services, Quality of Experience (QoE) becomes a crucial determinant of the success or failure of these services. In this thesis, we first propose to analyze the impact of quality metrics on user engagement, in order to understand the effects of video metrics (video startup time, average bitrate, buffering ratio) and content popularity on user engagement. Our results show that video buffering and content popularity are critical parameters which strongly impacts the end-user’s satisfaction and user engagement, while the video startup time appears as less significant. On other hand, we consider subjective approaches such as the Mean Opinion Score (MOS) for evaluating QoE, in which users are required to give their assessment according to contextual information. A detailed statistical analysis of our study shows the existence of non-trivial parameters impacting MOS (the type of device and the content type). We propose mathematical models to develop functional relationships between the QoE and the context information which in turn permits us to estimate the QoE. A video content optimization technique called MDASH (for MOS Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) is proposed, which improves the perceived QoE for different video sessions sharing the same local network, while taking QoE fairness among users as a leitmotiv. We also propose a utility-based approach for video delivery optimization, in which a global utility function is computed based on different constraints (e.g. target strategies coming from the actors of the delivery chain)