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SVCEval-RA: an evaluation framework for adaptive scalable video streaming

机译：SVCEval-RA：自适应可伸缩视频流的评估框架

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Multimedia content adaption strategies are becoming increasingly important for effective video streaming over the actual heterogeneous networks. Thus, evaluation frameworks for adaptive video play an important role in the designing and deploying process of adaptive multimedia streaming systems. This paper describes a novel simulation framework for rate-adaptive video transmission using the Scalable Video Coding standard (H.264/SVC). Our approach uses feedback information about the available bandwidth to allow the video source to select the most suitable combination of SVC layers for the transmission of a video sequence. The proposed solution has been integrated into the network simulator NS-2 in order to support realistic network simulations. To demonstrate the usefulness of the proposed solution we perform a simulation study where a video sequence was transmitted over a three network scenarios. The experimental results show that the Adaptive SVC scheme implemented in our framework provides an efficient alternative that helps to avoid an increase in the network congestion in resource-constrained networks. Improvements in video quality, in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and SSIM (Structural Similarity Index) are also obtained.
机译：多媒体内容自适应策略对于通过实际的异构网络进行有效的视频流变得越来越重要。因此，自适应视频评估框架在自适应多媒体流系统的设计和部署过程中起着重要作用。本文介绍了一种使用可伸缩视频编码标准（H.264 / SVC）进行速率自适应视频传输的新型仿真框架。我们的方法使用有关可用带宽的反馈信息，以允许视频源选择最合适的SVC层组合来传输视频序列。所提出的解决方案已集成到网络仿真器NS-2中，以支持实际的网络仿真。为了证明所提出的解决方案的有用性，我们进行了模拟研究，其中视频序列是通过三个网络场景传输的。实验结果表明，在我们的框架中实现的自适应SVC方案提供了一种有效的替代方法，有助于避免资源受限网络中网络拥塞的增加。在PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）方面，视频质量也得到了改善。

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