|
| |
|
|
Mobilní aplikace pro subjektivní měření kvality zážitku streamovaného videa
Šeda, Pavel ; Hošek, Jiří (oponent) ; Kováč, Dominik (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá subjektivním měřením kvality zážitku ze streamovaného videa prostřednictvím mobilní aplikace. Po rozsáhlé analýze možností, jak uskutečnit subjektivní měření kvality zážitku, byla vytvořena mobilní a webová aplikace, které spolu vzájemně kooperují. Je tedy možné získávat uživatelské hodnocení streamovaných videí prostřednictvím webové i mobilní aplikace a následně je vyhodnocovat. Tato uživatelská hodnocení jsou ukládána do centrální databáze přes zabezpečenou REST API.
|
|
|
Zátěžové testování služeb pro streamování videa
Kříž, Petr ; Ilgner, Petr (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o zátěžovém testování služeb pro adaptivní streamování multimediálního obsahu. Na úvod práce je uveden teoretický rozbor zátěžového testování a standardů pro adaptivního streamování. Praktická část se věnuje vytvoření scénářů pro zátěžové testování vytvořeného streamovacího serveru. Na závěr jsou zpracovány grafy včetně okomentování výsledku testování.
|
|
|
Subjektivní měření QoE streamovaného videa se zaměřením na opakované načítáni streamovaného videa
Hůrek, Marek ; Pokorný, Jiří (oponent) ; Kováč, Dominik (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá především vytvořením webového nástroje pro subjektivní hodnocení kvality videa při počátečním a opakovaném načítání videa do vyrovnávací paměti. Simulace adaptivního streamování, zaměřené na načítání videa do vyrovnávací paměti, jsou provedena na základě vytvořených scénářů v databázi, které jsou náhodně generována a implementována do vytvořeného nástroje. V samotné teorii jsou rozebrány různé druhy streamování, následně služby pro streamování a nakonec služba QoE, zaměřená na subjektivní a objektivní hodnocení. Pro subjektivní hodnocení jsou podrobněji rozebrány měření v laboratořích a pomoci Crowdsoursing. Na závěr jsou analyzována data získaná během měření. Výsledky jsou vneseny do grafů společně s rozborem výsledného subjektivního hodnocení MOS.
|
|
|
Zátěžové testování služeb pro streamování videa
Kříž, Petr ; Ilgner, Petr (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o zátěžovém testování služeb pro adaptivní streamování multimediálního obsahu. Na úvod práce je uveden teoretický rozbor zátěžového testování a standardů pro adaptivního streamování. Praktická část se věnuje vytvoření scénářů pro zátěžové testování vytvořeného streamovacího serveru. Na závěr jsou zpracovány grafy včetně okomentování výsledku testování.
|
|
| |
|
|
Subjektivní měření QoE streamovaného videa se zaměřením na opakované načítáni streamovaného videa
Hůrek, Marek ; Pokorný, Jiří (oponent) ; Kováč, Dominik (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá především vytvořením webového nástroje pro subjektivní hodnocení kvality videa při počátečním a opakovaném načítání videa do vyrovnávací paměti. Simulace adaptivního streamování, zaměřené na načítání videa do vyrovnávací paměti, jsou provedena na základě vytvořených scénářů v databázi, které jsou náhodně generována a implementována do vytvořeného nástroje. V samotné teorii jsou rozebrány různé druhy streamování, následně služby pro streamování a nakonec služba QoE, zaměřená na subjektivní a objektivní hodnocení. Pro subjektivní hodnocení jsou podrobněji rozebrány měření v laboratořích a pomoci Crowdsoursing. Na závěr jsou analyzována data získaná během měření. Výsledky jsou vneseny do grafů společně s rozborem výsledného subjektivního hodnocení MOS.
|
|
|
Mobilní aplikace pro subjektivní měření kvality zážitku streamovaného videa
Šeda, Pavel ; Hošek, Jiří (oponent) ; Kováč, Dominik (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá subjektivním měřením kvality zážitku ze streamovaného videa prostřednictvím mobilní aplikace. Po rozsáhlé analýze možností, jak uskutečnit subjektivní měření kvality zážitku, byla vytvořena mobilní a webová aplikace, které spolu vzájemně kooperují. Je tedy možné získávat uživatelské hodnocení streamovaných videí prostřednictvím webové i mobilní aplikace a následně je vyhodnocovat. Tato uživatelská hodnocení jsou ukládána do centrální databáze přes zabezpečenou REST API.
|
host ::
RSS.