| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 P2P 流媒体技术 | 第9-13页 |
| 1.2.1 P2P 流媒体系统架构 | 第10-11页 |
| 1.2.2 P2P 流媒体技术 | 第11-12页 |
| 1.2.3 异构环境中 P2P 流媒体技术面临的挑战 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 2 SVC 及 P2P 流媒体视频质量自适应技术 | 第16-24页 |
| 2.1 可伸缩视频编码 | 第16-19页 |
| 2.1.1 时间可伸缩 | 第18页 |
| 2.1.2 空间可伸缩 | 第18-19页 |
| 2.1.3 质量可伸缩 | 第19页 |
| 2.2 P2P 流媒体视频质量自适应技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 传统的流媒体视频质量自适应技术 | 第19-20页 |
| 2.2.2 采用 SVC 的 P2P 流媒体质量自适应技术 | 第20-21页 |
| 2.2.3 采用 SVC 的视频质量自适应关键问题 | 第21-22页 |
| 2.3 小结 | 第22-24页 |
| 3 采用 SVC 的视频质量用户体验预测模型 | 第24-54页 |
| 3.1 视频质量用户体验评估方法 | 第24-32页 |
| 3.1.1 主观评估方法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 客观评估方法 | 第25-28页 |
| 3.1.3 典型的视频质量用户体验预测模型 | 第28-32页 |
| 3.2 影响参数的分析及提取 | 第32-36页 |
| 3.2.1 SVC 编码影响参数 | 第32-34页 |
| 3.2.2 网络传输影响参数 | 第34-35页 |
| 3.2.3 视频内容特征影响参数 | 第35-36页 |
| 3.2.4 用户终端影响参数 | 第36页 |
| 3.3 基于 CART-Adaboost 的 QoE 预测模型 | 第36-42页 |
| 3.3.1 基于 CART-Adaboost 的 QoE 建模 | 第37-39页 |
| 3.3.2 系统模型 | 第39-42页 |
| 3.3.3 视频质量用户体验预测模型的评价指标 | 第42页 |
| 3.4 性能仿真与分析 | 第42-52页 |
| 3.4.1 视频样本序列的准备 | 第44-48页 |
| 3.4.2 QoE 预测算法参数设置 | 第48-49页 |
| 3.4.3 视频质量用户体验预测模型准确度比较 | 第49-51页 |
| 3.4.4 时间复杂度比较 | 第51-52页 |
| 3.5 小结 | 第52-54页 |
| 4 SVC-P2P 流媒体视频质量自适应算法 | 第54-68页 |
| 4.1 相关工作 | 第54-55页 |
| 4.2 基于 QOE 预测的视频质量自适应算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 视频质量自适应架构 | 第56-57页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第57-59页 |
| 4.3 算法性能评估 | 第59-65页 |
| 4.3.1 仿真平台及参数设置 | 第59-60页 |
| 4.3.2 性能评估 | 第60-65页 |
| 4.4 小结 | 第65-68页 |
| 5 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第68页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第76页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研成果目录 | 第76页 |
