基于SSIM的无线视频码率变化聚类识别算法

为动态识别无线视频传输过程中视频码率变化情况,结合结构相似度(structural similarity,SSIM)的图像失真评价测度,根据终端视频帧质量数值分布特点,提出一种基于结构相似度的无线视频码率变化聚类识别算法SBVCRA(SSIM based bitrate variation clustering recognition algorithm for wireless video)。使用结构相似度(SSIM)计算视频帧质量,计算相邻帧质量数据之间的相似程度;基于二叉树分裂方法,以相邻帧质量相似度值最小的帧序号为分裂点对帧区间进行递归分裂;依据分裂结果完成无线视频码率聚类,实现码率变化情况的识别。实验结果表明,所提算法可根据视频帧质量数值分布特性对相同码率自动聚类,码率变化情况的识别结果准确。

移动网络YouTube视频码率及分辨率识别方法

YouTube作为世界最大的视频网站,在网络流量中的占比日益增加。大量的视频流量给互联网服务提供商带来了巨大的挑战。随着YouTube全站采用HTTPS加密,如何从HTTPS加密流量中获取视频Qo E评估信息至关重要。在分析了YouTube App在Android和IOS平台上所采用的流媒体传输模式的基础上,提出了C4.5决策树与Kmeans聚类相结合的方法对视频片段进行分辨率识别。实验结果证明该方法能够准确地识别视频播放过程中每个视频片段的播放码率及分辨率。