NGHIÊN CỨU VÀ TRIỂN KHAI PHÂN BỔ BĂNG THÔNG CHO STREAMING VIDEO VBR QUA HTTP

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: NGHIÊN CỨU VÀ TRIỂN KHAI PHÂN BỔ BĂNG THÔNG CHO STREAMING VIDEO VBR QUA HTTP TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: NGHIÊN CỨU VÀ TRIỂN KHAI PHÂN BỔ BĂNG THÔNG CHO STREAMING VIDEO VBR QUA HTTP ĐÁNH GIÁ QUYỂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Dùng cho giảng viên hướng dẫn) Tên giảng viên đánh giá: Họ tên Sinh viên: MSSV: Tên đồ án: Chọn mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo tiêu chí đây: Rất (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5) Có kết hợp lý thuyết thực hành (20) Nêu rõ tính cấp thiết quan trọng đề tài, vấn đề giả thuyết (bao gồm mục đích tính phù hợp) phạm vi ứng dụng đồ án Cập nhật kết nghiên cứu gần (trong nước/quốc tế) Nêu rõ chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải vấn đề Có kết mơ phỏng/thưc nghiệm trình bày rõ ràng kết đạt 5 Có khả phân tích đánh giá kết (15) Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu phương pháp thực dựa kết nghiên cứu lý thuyết cách có hệ thống Kết trình bày cách logic dễ hiểu, tất kết phân tích đánh giá thỏa đáng Trong phần kết luận, tác giả rõ khác biệt (nếu có) kết đạt 5 mục tiêu ban đầu đề đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất hướng giải thực tương lai Kỹ viết đồ án (10) Đồ án trình bày mẫu quy định với cấu trúc chương logic đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, đánh số thứ tự giải thích hay đề cập đến đồ án, có lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu chương kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo có trích dẫn quy định Kỹ viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận logic có sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.) Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn trường hợp) 10a Có báo khoa học đăng chấp nhận đăng/đạt giải SVNC khoa học giải cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải trở lên/ Có đăng ký phát minh sáng chế 10b Được báo cáo hội đồng cấp Viện hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học không đạt giải từ giải trở lên/Đạt giải khuyến khích kỳ thi quốc gia quốc tế khác chuyên ngành TI contest 10c Khơng có thành tích nghiên cứu khoa học Điểm tổng /50 Điểm tổng quy đổi thang 10 Nhận xét khác (về thái độ tinh thần làm việc sinh viên) Ngày: … / … / 20… Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) ĐÁNH GIÁ QUYỂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Dùng cho cán phản biện) Giảng viên đánh giá: Họ tên sinh viên: MSSV: Tên đồ án: Chọn mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo tiêu chí đây: Rất (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5) Có kết hợp lý thuyết thực hành (20) Nêu rõ tính cấp thiết quan trọng đề tài, vấn đề giả thuyết (bao gồm mục đích tính phù hợp) phạm vi ứng dụng đồ án Cập nhật kết nghiên cứu gần (trong nước/quốc tế) Nêu rõ chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải vấn đề Có kết mơ phỏng/thưc nghiệm trình bày rõ ràng kết đạt 5 Có khả phân tích đánh giá kết (15) Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu phương pháp thực dựa kết nghiên cứu lý thuyết cách có hệ thống Kết trình bày cách logic dễ hiểu, tất kết phân tích đánh giá thỏa đáng Trong phần kết luận, tác giả rõ khác biệt (nếu có) kết đạt 5 mục tiêu ban đầu đề đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất hướng giải thực tương lai Kỹ viết đồ án (10) Đồ án trình bày mẫu quy định với cấu trúc chương logic đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, đánh số thứ tự giải thích hay đề cập đến đồ án, có lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu chương kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo có trích dẫn quy định Kỹ viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận logic có sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.) Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn trường hợp) 10a Có báo khoa học đăng chấp nhận đăng/đạt giải SVNC khoa học giải cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải trở lên/ Có đăng ký phát minh sáng chế 10b Được báo cáo hội đồng cấp Viện hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học không đạt giải từ giải trở lên/Đạt giải khuyến khích kỳ thi quốc gia quốc tế khác chun ngành TI contest 10c Khơng có thành tích nghiên cứu khoa học Điểm tổng /50 Điểm tổng quy đổi thang 10 Nhận xét khác cán phản biện Ngày: … / … / 20… Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) LỜI NĨI ĐẦU Có thể thấy xem video hình thức giải trí khơng thể thiếu sống ngày Các video có nội dung phong phú có sẵn khắp trang mạng xã hội, số lượng người xem video theo nhu cầu tăng lên mạnh mẽ Đứng phía người dùng em ln mong muốn xem video có chất lượng tốt nhất, nhiên có lúc mạng Internet khơng cho phép làm điều Do học ngành Điện tử - Truyền thơng có kiến thức mạng máy tính, đa phương tiện, lập trình…, với hứng thú tìm hiểu truyền thơng đa phương tiện gợi ý đề tài từ Cô Nguyễn Thị Kim Thoa em tìm hiểu, nghiên cứu triển khai thuật tốn thích ứng chất lượng video nhằm nâng cao chất lượng video để người dùng có trải nghiệm tốt Từ kết đó, em xây dựng triển khai thuật toán phân cấp nhiều mức băng thông cho video ứng với mức chất lượng tốt tạo liệu đầu vào để phân bổ băng thông cho số hệ thống streaming đồng thời nhiều video có tốc độ bit biến đổi nhằm sử dụng băng thông hợp lý, cải thiện chất lượng dịch vụ trải nghiệm người xem Mang lại cho người dùng cuối cảm nhận chất lượng video tốt so với việc streaming video thông thường với băng thơng đường truyền Trong q trình thực đề tài này, cố gắng hạn chế mặt thời gian, kiến thức kinh nghiệm thực tế nên không tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận ý kiến đóng góp Thầy, Cơ bạn để đề tài hoàn thiện Em xin gửi lời cảm ơn chân thành cảm ơn Th.S Nguyễn Thị Kim Thoa người trực tiếp hướng dẫn, bảo, giúp đỡ em mặt kiến thức, kỹ tạo điều kiện làm việc cho em suốt trình thực đồ án Đồng thời em xin gửi lời cảm ơn tới thành viên phịng thí nghiệm ESRC đồng hành, giúp đỡ em lúc khó khăn thực đồ án Hà Nội, tháng năm 2019 Thuật toán 2: Phân bổ băng thông cho hệ thống streaming video VBR sử dụng nhân tử Lagrange Input , Output: // Gán số giới hạn for end for // Cải thiện chất lượng video sử dụng nhân tử Lagrange while 10 11 12 for 13 // Khởi tạo giá trị 14 15 if then 16 17 continue; 18 end if 19 // Tìm kiếm max 20 for 21 if then 22 23 24 end if 25 end for 26 27 end for 28 // Kiểm tra điều kiện đủ 29 if then 30 exit; 31 else if then 32 33 else if then 75 34 35 end if 36 // Kiểm tra điều kiện thoát thuật toán 38 for 39 40 end for 41 if 42 43 end if 44 end while Thuật toán sử dụng vòng lặp while để đưa tiệm cận với nghiệm tối ưu tốn Ứng với tìm cần xét lại điều kiện ràng buộc khởi tạo giá trị bé (dịng 14 – Thuật tốn 2) để với giá trị nằm khoảng tìm giá trị lớn ứng với giá trị nằm tập liệu đầu vào Độ phức tạp việc tìm lớn với M số video N số mức chất lượng video hay số mức băng thông cấp cho video Để tìm , trường hợp xấu phải duyệt hết tất điểm giữ liệu giới hạn dịch chuyển đơn vị sau lần xét Độ phức tạp giai đoạn Như độ phức tạp thuật toán 3.2.2 Thuật toán phân bổ băng thông sử dụng hàng đợi ưu tiên Một mức chất lượng video liên quan tới hai thông số lợi ích người dùng U tốc độ bit đại diện R (băng thông) Với mức chất lượng cải thiện lợi ích người dùng tăng lên đồng thời lượng băng thông tăng lên Đồ án tập trung vào lượng giá trị lợi ích cải thiện so với mức băng thông tăng lên Do giá trị tỷ số lợi ích người dùng cải thiện mức băng thông tăng lên giá trị để so sánh lần cải thiện chất lượng video cho người cho dùng thoả mãn băng thông tổng Để thực phân bổ băng thông cho nhiều người dùng điều quan trọng cần biết người dùng nên cấp thêm băng thông để cải thiện chất lượng video streaming với điều kiện băng thông sử dụng không vượt băng thông tổng Giả sử ban đầu người dùng streaming video cấp mức băng thông thấp đủ để họ xem video với mức chất lượng thấp độ trễ lớn cho phép Tại 76 mức chất lượng thứ hai người dùng có giá trị lớn cấp thêm băng thông Hình 3.2 ví dụ minh hoạ giá trị bốn người dùng mức chất lượng thứ cải thiện lên mức hai User3 có giá trị cao chọn để cải thiện lên mức chất lượng thứ hai Các user lại phải đợi lượt xét Hình Giá trị tỷ số lợi ích người dùng mức băng thơng cải thiện Như để cải thiện mức chất lượng video cho người dùng hay nói cách khác phân bổ băng thông cho người dùng đồ án đề xuất phương pháp sử dụng hàng đợi ưu tiên Hàng đợi ưu tiên giống hàng đợi có tính chất thêm phần tử vào cuối lấy phần tử đầu Tuy nhiên hàng đợi ưu tiên có tính chất đặc biệt phần tử hàng đợi ưu tiên xếp theo mức độ ưu tiên Phần tử với độ ưu tiên cao xếp lên đầu hàng đợi phần tử có độ ưu tiên thấp chuyển xuống cuối Nhờ cách phần tử có độ ưu tiên cao phục vụ trước phần tử có độ ưu tiên thấp Khi lấy hay thêm vào phần tử hàng đợi ưu tiên xếp lại độ ưu tiên phần tử Hàng đợi ưu tiên có kích thước hàng đợi với số lượng video streaming thời điểm Ban đầu người dùng streaming video cấp phát mức chất lượng thấp (dịng – Thuật tốn 3), tính tỉ số lợi ích người dùng mức băng thơng cải thiện cho lần đưa vào hàng đợi ưu tiên Video có tỉ số lớn xếp lên đầu Ví dụ Hình 3.3 video (VD4) có tỉ số lớn cải thiện lần Khi VD4 cải thiện lên mức chất lượng điều kiện băng thông tổng sử dụng cho video thấp băng thông cấp VD4 đưa lại vào hàng đợi để chờ lượt cải thiện Trong trường hợp điều kiện băng thơng khơng thoả mãn thuật tốn dừng video streaming với mức chất lượng cải thiện 77 Hình 3 Nguyên lý phân cấp băng thông sử dụng hàng đợi ưu tiên Hàng đợi ưu tiên thiết kết cách sử dụng cấu trúc heap với giá trị đại diện cho node giá trị Ngoài ra, node có thêm thuộc tính số video , số mức chất lượng cải thiện Những người dùng streaming video cải thiện chất lượng video tổng băng thông sử dụng đạt tới mức băng thông tổng đường truyền khơng cịn mức chất lượng để cải thiện Khi khơng cịn mức chất lượng để cải thiện heap rỗng, đồng nghĩa với việc video chơi mức chất lượng cao Chi tiết thuật toán thể Thuật toán 78 Thuật tốn 3: Phân bổ băng thơng cho hệ thống streaming nhiều video VBR sử dụng hàng đợi ưu tiên Input , //data[i][j] điểm liệu thứ j video i Output: //chỉ số mức chất lượng video // Khởi tạo heap // Gán cho video i mức chất lượng thấp đẩy vào heap for 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 end for // Cải thiện chất lượng video sử dụng hàng đợi ưu tiên – cấu trúc heap while if and else break; end if end while 79 Đối với lần đưa phần tử vào heap có độ cao xếp lại thứ tự ưu tiên phần tử có độ phức tạp Trong trường hợp xấu thuật toán video đạt mức chất lượng tốt số lần cải thiện chất lượng cho M video , độ phức tạp cho việc cải thiện chất lượng Do lần cải thiện chất lượng video lần thêm vào heap mức chất lượng độ phức tạp thuật toán Từ kết độ phức tạp thuật toán sử dụng nhân tử Lagrange (thuật toán 2) so với độ phức tạp thuật toán sử dụng hàng đợi ưu tiên (thuật toán 3), ta suy trường hợp xấu thuật toán cho kết thực thi nhanh số lượng video Tuy nhiên, số mức băng thông N cấp cho video cao thuật toán cho thời gian thực thi tốt 3.3 Kết thực nghiệm đánh giá Tại phần thực nghiệm Chương III, đồ án sử dụng mơ hình thích ứng chất lượng nêu Chương II để tạo liệu đầu vào Cụ thể với năm video Lamb (video 1), Sony (video 2), Star (video 3), Terminate (video 4), Tokyo (video 5) lấy từ [26], video có sáu mức chất lượng tương ứng với tham số lượng tử QP 48, 42, 38, 34, 28, 22 Ứng với mức chất lượng, video phân thành 294 phân đoạn với tốc độ bit phân đoạn khách Mỗi video phân cấp 20 mức băng thơng theo mơ hình thích ứng chất lượng chương II toàn liệu lưu máy chủ Kết chạy thuật toán Lagrange thuật toán sử dụng hàng đợi ưu tiên Bảng 3.3 Bảng 3.4 Với băng thông tổng cấp cho đường truyền từ 4000Kbps tới 14000Kbps Bảng 3 Kết phân bổ băng thông sử dụng nhân tử Lagrange BW Video Video Video Video Video (Kbps ) BW use R U R U R U R U R (Kbps (Kbps (Kbps (Kbps (Kbps ) ) ) ) ) U 80 4000 551 4,74 1136 3,21 365 4,62 1440 3,50 480 4,26 3971 5000 551 4,74 1136 3,21 563 4,82 1440 3,50 679 4,55 4369 6000 551 4,74 2420 4,04 563 4,82 1440 3,50 877 4,67 5851 7000 551 4,74 2420 4,04 563 4,82 1440 3,50 877 4,67 5851 8000 767 4,86 2420 4,04 762 4,93 2240 3,96 1275 4,87 7463 9000 767 4,86 2420 4,04 762 4,93 3039 4,30 1275 4,87 8263 10000 983 4,93 2420 4,04 960 4,99 3839 4,53 1474 4,94 9677 11000 983 4,93 2420 4,04 960 4,99 3839 4,53 1474 4,94 9677 12000 983 4,93 2420 4,04 960 4,99 3839 4,53 1474 4,94 9677 13000 983 4,93 4987 4,62 960 4,99 3839 4,53 1474 4,94 12244 14000 1200 4,97 5629 4,74 960 4,99 4639 4,69 1474 4,94 13902 Bảng Kết phân bổ băng thông sử dụng hàng đợi ưu tiên BW Video Video Video Video Video R R R R R BW use (Kbps ) 4000 U U U (Kbps (Kbps (Kbps (Kbps (Kbps ) ) ) ) ) 551 4,74 1136 3,2 365 5000 U 551 4,74 1136 3,2 4,6 1440 563 4,8 3,5 480 1440 3,5 U 4,2 3971 679 4,5 4369 81 6000 551 4,74 1778 3,6 663 7000 767 4,86 1778 3,6 767 4,86 2420 4,0 762 983 4,93 2420 4,0 762 983 4,93 2420 4,0 861 983 4,93 3703 4,3 861 983 4,93 4345 4,4 861 983 4,93 4987 4,6 861 1200 4,97 4987 4,6 3039 4,9 4,9 4,9 1059 5,0 3839 5,0 1275 4,87 6822 3,9 1275 4,87 7463 4,3 1275 4,87 8579 4,5 1474 4,9 9577 3839 4,5 1474 3839 4,5 3839 4,5 1474 4,6 10861 4,9 11503 1474 4639 4,9 1059 5507 14000 4,9 3,9 4,7 7 13000 2240 12000 4,9 1076 11000 2240 10000 4,9 3,5 9000 1440 8000 4,8 4,9 12343 1474 4,9 13359 Như ứng với mức băng thông tổng đường truyền thuật tốn ln tìm cho video mức băng thơng mà giá trị lợi ích U người dùng tối đa hố Hình 3.4 mức lợi ích trung bình hai thuật tốn đồ án đề xuất đạt so với mức lợi ích trung bình phương pháp thơng thường streaming liệu thích ứng mà khơng sử dụng mơ hình thích ứng thay phân đoạn thoả hiệp chất lượng độ trễ 82 Hình Lợi ích trung bình dùng hai thuật tốn đề xuất phương pháp streaming thơng thường Có thể thấy hai thuật tốn đề xuất cho mức lợi ích trung bình gần tương đương Phương pháp sử dụng hàng đợi ưu tiên có chút tốt số mức băng thông tổng 7000Kbps hay 12000kbps So với phương pháp thơng thường, lợi ích trung bình cải thiện lên gần điểm Để đánh giá hai thuật toán xây dựng đồ án so sánh kết hai thuật toán đạt với kết thuật toán vét cạn Hình 3.5 kết mức băng thơng sử dụng so với băng thông tổng thuật tốn Có thể thấy, thuật tốn vét cạn cho khả sử dụng mức băng thông tối đa gần với mức băng thơng tổng đường truyền Hình Mức băng thông sử dụng ba thuật toán Thuật toán sử dụng hàng đợi ưu tiên với mức băng thơng sử dụng gần với thuật tốn vét cạn thuật toán cho kết xác mà thời gian thực thấp nhiều so với thuật tốn vét cạn Hình So sánh ích trung bình người dùng hai thuật tốn đề xuất thuật tốn vét cạn Hình 3.6 cho thấy lợi ích trung bình người dùng hai phương pháp đề xuất phương pháp sử dụng thuật toán vét cạn gần tương đương Trong hai thuật toán đề xuất cho thời gian thực thi tốt nhiều so với thời gian thực thi thuật tốn vét cạn Hình Thời gian thực thuật toán vét cạn so với hai thuật tốn đề xuất 83 Hình 3.7 thời gian thực thuật toán vét cạn so với hai thuật toán đề xuất liệu năm video nêu Các thuật toán thực máy HP-Probook G2 với nhớ 4GB, hai lõi vật lý tốc độ xử lý 1.7GHz chạy hệ điều hành Ubuntu 16.04 Thuật toán vét cạn với độ phức tạp thời gian thực biểu diễn đường màu đỏ Có thể thấy thuật tốn vét cạn cho thời gian thực mức từ 20 đến 35ms lâu nhiều so với hai thuật tốn cịn lại (đường màu vàng màu tím phía dưới) mức 100 Khi số lượng video tăng lên hàng nghìn thuật tốn vét cạn cho thời gian chạy lớn không khả thi với hệ thống streaming video Hai thuật toán đề xuất cho thời gian chạy cỡ ms số lượng video tăng lên hàng nghìn video Hình Thời gian thực hai thuật toán đề xuất số lượng liệu lớn Hình 3.8 hai thuật tốn đề xuất cho thời gian thực cỡ ms nên hoàn toàn phù hợp với hệ thống streamming lớn Nhìn cách tổng quan thuật tốn sử dụng hàng đợi ưu tiên cho thời gian thực tốt thuật toán sử dụng nhân từ Lagrange 3.4 Kết luận chương Trong Chương 3, đồ án nghiên cứu, xây dựng triển khai hai thuật toán phân bổ băng thơng cho hệ thống streaming nhiều video có tốc độ bit biến đổi đường truyền có hạn chế băng thông Kết thu cho thấy lợi ích trung bình người dùng tăng lên gần điểm Đồng thời, thời gian thực thi hai thuật toán khả thi hệ thống streaming video có số lượng lên đến hàng nghìn người dùng 84 KẾT LUẬN Kết luận chung Đồ án trình bày sở lý thuyết truyền thông đa phương tiện Nêu lên phát triển đặc điểm công nghệ streaming video, kiến trúc nguyên lý hoạt động cơng nghệ streaming video thích ứng HAS Đồng thời phân tích yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng trải nghiệm người dùng hệ thống HAS Từ trình bày mơ hình thích ứng tốc độ bit thoả hiệp chất lượng video độ trễ để có lợi ích người dùng lớn Với kết thu đồ án trình bày hai thuật tốn sử dụng nhân tử Lagrange hàng đợi ưu tiên để thực phân bổ băng thông cho hệ thống streaming nhiều video VBR Kết thu lợi ích người dùng tính thơng qua mơ hình tham số tăng lên trung bình điểm thời gian thực thuật toán đề xuất cỡ số lượng video tăng lên hàng nghìn hồn tồn khả thi với hệ thống streaming nhiều video Hướng phát triển Do hạn chế mặt thời gian thực số cơng việc đồ án chưa hồn thành Trong thời gian tới em tiếp tục thực số cơng việc cịn lại bao gồm: • Xây dựng hệ thống streaming bao gồm máy chủ, máy khách khối điều khiển triển khai giải pháp phân bổ băng thơng mơ hình xây dựng • Thực đánh giá kết theo phương pháp chủ quan, kiểm tra quan điểm trải nghiệm người dùng hệ thống thực tế để so sánh với kết mơ hình tốn học 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] https://www.renderforest.com/blog/video-marketing-statistics, truy nhập cuối ngày 26/3/2019 [2] Begen, A C., T Akgul, and M Baugher, “Watching video over the web: Part i: Streaming protocols,” IEEE Internet Computing, Vol 15, pp 54-63, Mar 2011 [3] Jiang, J., V Sekar, and H Zhang, “Improving fairness, efficiency, and stability in http-based adaptive video streaming with festive,” IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol 22, pp 326–340, Feb 2014 [4] Sun, Y., X Yin, J Jiang, V Sekar, F Lin, N Wang, T Liu, and B Sinopoli, “Cs2p: Improving video bitrate selection and adaptation with data-driven throughput prediction”, ACM Conference, Florianopolis – Brazil, Aug 2016, pp 272 – 285 [5] Saamer Akhshabi, Ali C Begen, Constantine Dovrolis, “An experimental evaluation of rate-adaptation algorithms in adaptive streaming over HTTP,” ACM Conference on Multimedia systems, San Jose, USA, Feb 2011, pp 157 – 168 [6] Steven Benno, Andre Beck, Jairo O Esteban, Les Wu, Ray Miller, “Wilo: A Rate Determination Algorithm for HAS video in wireless network and low-delay applications,” IEEE Globecom Workshop, Atlanta, USA, Dec 2013 [7] Chao Zhou, Chia-Wen Lin, Xinggong Zhang, Zongming Guo, “A ControlTheoric Approach to Rate Adaption for DASH Over Multiple Content Distribution Servers,” IEEE Transactions on Circuts and Systems for Video Technology, Vol 24, pp 681 – 694, April 2014 [8] Ayub Bokani, Mahbub Hassan, Salil Kanhere, “HTTP-Base Adaptive Streaming for Mobile Clients using Markov Decision Process,” International Packet Video Workshop, San Jose, USA, Dec 2013 [9] Maxim Claeys, Steven Latre, Jeroen Famaey, Filip De Tunck, “Design and Evaluation of a self-learning HTTP adaptive video streaming client,” IEEE Communications Letters, Vol 18, pp.716 – 719, Feb 2014 86 [10] Le, H T, “Quality Improvement for HTTP Adaptive Streaming over Mobile Networks,” Ph D Thesis, University of Aizu, 2017 [11] Niels Laukens (2011) Adaptive streaming – a brief tutorial [Online] Available: https://tech.ebu.ch/docs/techreview/trev_2011-Q1_adaptivestreaming_laukens.pdf [12] Baochun Li, Zhi Wang, Jiangchuan Liu, Wenwu Zhu, “Two decades of internet video streaming: A retrospective view,” ACM Transactions on Multimedia Computing, Communication, and Application, No 33, Oct 2013 [13] T C Thang, Q.-D Ho, J W Kang, and A T Pham, “Adaptive streaming of audiovisual content using MPEG DASH,” IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol 58, pp 78–85, Feb 2012 [14] Vengatanathan Krishnamoorthi (2018) “Efficent HTTP-based Adaptive Streaming of Linear and Interactive video,” Ph D Thesis, Linkoping University [15] Miran Raha, Jaime Lioret Mauri, Laura Garcia, “Survey of transportation of adaptive multimedia streaming service in Internet,” Network Protocols & Algorithms, Vol 9, No 1-2, Apr 2017 [16] Adarsh Golikeri, Z Jane Wang, Panos Nasiopoulos, “Robust digital video watermarking scheme for H.264 advanced video coding standard,” Jounal of Electronic Imaging, Vol 16, Oct 2007 [17] Nguyen Thi Kim Thoa (2019), “Một số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng giao thức HTTP,” Luận án Tiến sĩ, Hanoi University of Science and Tecnology [18] Zhang, D., H He, and W Li, “Bitrate allocation among multiple video streams to maximize profit in content delivery networks,” Personal Ubiquitous Comput, Vol 20, pp 385–396, Jun 2016 [19] Cicco, L D., S Mascolo, and D Calamita, “A resource allocation controller for cloud-based adaptive video streaming,” IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC), pp 723–727, Jun 2013 87 [20] Truong Cong Thang, Young M Ro, “Practical estimation techniques of traffic specification for VBR video services,” Proceedings of SPIE – The International Society for Optical Engineering, Santa Clara, USA, May 2003 [21] Nguyen, D V., D M Nguyen, H T Tran, N P Ngoc, A T Pham, and T C Thang, “Quality-delay tradeoff optimization in multi-bitrate adaptive streaming,” IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), pp 66–67, Jan 2015 [22] Nguyen, D V., H T Le, A T Pham, T C Thang, J Y Lee, and K Yun, “Adaptive home surveillance system using http streaming,” International Joint Conference on Awareness Science and Technology Ubi-Media Computing (iCAST 2013 UMEDIA 2013), pp 579–584, Nov 2013 [23] Marcus Barkowsky, Margret H Pinson, Romuald Pepion, Patrick Le Callet, “Analysis of Freely Avaliable Dataset for HDTV including coding and transmission distortion,” Fifth International Workshop on Video Processing and Quality Metrics (VPQM), Scottsdale, USA, Jan 2010 [24] D E Wrege, E W Knightly, Hui Zhang, J Liebeherr, “Determinnistic delay bounds for VBR video in packet-switching network: Fundamental limits and practical trade-offs,” IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol 4, pp 352 – 362, Jun 1996 [25] T Hossfeld, S Egger, R Scharz, M Fiedler, K Masuch, C Lorentzen, “Initial delay vs interuptions: Between the devil and the deep blue sea,” 2012 Fourth International Workshop on Quality of Multimedia Experience, Yarra Valley, VIC, Australia, Jul 2012 [26] Van der Auwera, G., P David, and M Reisslein, “Traffic and quality characterization of single-layer video streams encoded with the h.264/mpeg-4 advanced video coding standard and scalable video coding extension,” IEEE Transactions on Broadcasting, Vol 54, pp 698–718, Sep 2008 88 PHỤ LỤC Phụ lục Hướng dẫn cài đặt mã code Yêu cầu: • Hệ điều hành Ubuntu phiên 16.04 trở lên • Trình biên dịch GCC phiên 2.7 trở lên • Mã code trương trình Cài đặt: Bên tệp main.c có chế độ định nghĩa như: • MAIN: Chế độ chạy thuật tốn thích ứng chất lượng (Chương II) phân bổ băng thông cho liệu tương ứng (Chương III) • ONE_VIDEO: Chế độ chạy thích ứng chất lượng cho video (Chương II) • TIMING: Chế độ chạy đo thời gian cho thuật toán số lượng video lớn Chọn chế độ mở terminal thư mục chứa tệp main.c chạy hai câu lệnh bên dưới: $ make $ /main.c Kết chế độ chạy hiển thị hình lưu vào tệp kết tương ứng với chế độ ... VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: NGHIÊN CỨU VÀ TRIỂN KHAI PHÂN BỔ BĂNG THÔNG CHO STREAMING VIDEO VBR QUA HTTP ĐÁNH GIÁ QUYỂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Dùng cho giảng viên hướng... nhiều mức băng thông cho video ứng với mức chất lượng tốt tạo liệu đầu vào để phân bổ băng thông cho số hệ thống streaming đồng thời nhiều video có tốc độ bit biến đổi nhằm sử dụng băng thông hợp... tập trung vào nghiên cứu thích ứng cho video có tốc độ bit cố định (CBR) Các giải pháp nghiên cứu thích ứng cho video có tốc độ biến đổi (VBR) hạn chế hạn chế Thách thức streaming video VBR ngồi