Lo scenario futuro delle applicazioni funzionanti in rete sarà sempre più caratterizzato dall’integrazione ed erogazione di servizi video-voce-dati su un’unica infrastruttura di rete, cioè quella che si poggia sull’Internet Protocol. Questo scenario, noto con il nome commerciale di Triple Play, si baserà su servizi e applicazioni multimediali come ad esempio IP Telephony, Video-on-Demand, Streaming, IPTV, Videoconferenza, particolarmente rilevanti in aree applicative quali ad esempio l’E-learning, l’Entertainment, la Telemedicina.
Una tale prospettiva, molto attraente per utenti e operatori delle telecomunicazioni, pone tuttavia alcune problematiche, principalmente derivanti dal fatto che le applicazioni multimediali che coinvolgono voce e video richiedono ingenti risorse in termini di banda e presentano requisiti piuttosto stringenti in termini temporali, essendo dei media time-dependent, quindi particolarmente sensibili a impairments come delay, jitter e packet loss.
Riferendosi alla Internet pubblica, tali problematiche sono particolarmente rilevanti, essendo questa progettata per fornire un servizio di tipo best-effort, che mal si concilia con i requisiti dei flussi multimediali. Ciò si traduce, in assenza di meccanismi di QoS, in un forte impatto sulla qualità dei servizi offerti, per cui si presenta la necessità di valutare l’influenza che il trasporto di flussi multimediali su una rete come Internet ha sulla qualità percepita dall’utente.
Nel caso specifico di servizi video over IP la questione non è banale, in quanto non esistono, allo stato attuale, degli standard consolidati che siano in grado di associare, in tempo reale, ad una data sequenza video con determinate caratteristiche e in una data condizione operativa della rete, un valore di qualità del video.
Esistono molti lavori nella letteratura che risultano utili per inquadrare l’ambito del problema della valutazione della qualità video. Quella che segue è una breve rassegna di alcuni di questi lavori, con i punti salienti che li caratterizzano.
Come è spiegato in [9], la qualità di una sequenza video digitale può essere influenzata principalmente dall’algoritmo di codifica utilizzato e dagli errori derivanti dalla trasmissione su una rete a commutazione di pacchetto. Si illustra inoltre l’importanza di avere a disposizione delle metriche oggettive che permettano di non affidarsi ai dispendiosi e lunghi metodi soggettivi. Vengono anche presentate le metriche oggettive tradizionali come la metrica peak-signal-to-noise-ratio (PSNR) e altre metriche sviluppate negli ultimi anni.
I metodi per la misura della qualità video ricadono in tre categorie [8]: metodi Full-Reference (FR), che richiedono l’accesso alla sequenza video originale e a quella alterata dalla trasmissione; metodi Reduced-Reference (RR) simili ai metodi FR, ma che richiedono un minor numero di parametri; metodi No-Reference (NR) che non necessitano di accedere al video originale.
In [10] si spiega come il numero di fattori da prendere in considerazione per una stima in tempo reale della qualità video sia troppo alto per poter essere applicato alla totalità dei casi, e come anche la natura della scena debba essere presa in considerazione.
La Raccomandazione ITU-T J.144 [11] è uno standard che fornisce delle linee guida per la valutazione oggettiva, tramite tecniche FR, di sequenze video in applicazioni one-way; questo standard è utile in particolare per stabilire il grado di corrispondenza tra misure oggettive e misure soggettive.
Lo standard ITU-T J.148 [12] illustra invece i requisiti che dovrebbe avere un modello per la valutazione oggettiva della qualità di un servizio multimediale, con particolare attenzione ai servizi a banda stretta.
Di seguito si presenta una breve rassegna dei lavori che propongono delle tecniche per la valutazione della qualità video nel caso di trasmissione su una rete.
[1] fornisce le informazioni per analizzare gli impairments di rete che affliggono applicazioni come streaming video o voice over IP, senza tenere conto delle tecniche di codifica, rilevanti nel caso del video. Si basa su due componenti: il Delay Factor (DF) e il Media Loss Rate (MLR).
Un metodo per la valutazione oggettiva della qualità video è presentato in [2], in cui ci si basa su tre parametri: edge distortion, spurious edges, motion distortion. Questo metodo non fa riferimento a impairments di rete.
L’impatto congiunto del bit-rate di codifica e del packet loss sulla qualità video è studiato in [3], ma limitatamente al caso di sequenze video codificate in MPEG-2. Il risultato è una formula la quale dice che esiste un bit-rate ottimale, che dipende dal tipo di scena video, a cui la qualità presenta un valore massimo.
[4] propone un framework capace di stimare, lato server, la qualità disponibile all’utente basandosi su dati come packet loss rate (PLR) medio e strategia di error concealment al decoder. La tecnica si basa sulla stima della distorsione mean-squared-error (MSE) tra sequenza originale e sequenza decompressa, e l’approccio è in termini di variabili random. Questa tecnica non può utilizzare il codec video MPEG-4 AVC/H.264 per motivi legati all’interpretazione numerica dei risultati.
Un’altra tecnica per il monitoraggio in tempo reale della qualità video su reti IP è presentata in [5], in cui si introduce un modello loss-distortion che tiene conto dell’impatto del codec, della pacchettizzazione e delle caratteristiche del video (ad esempio scene con grande movimento). La difficoltà derivante dal fatto di dover considerare le caratteristiche del contenuto della scena viene aggirata introducendo una metrica di qualità “relativa”, che consente di ottenere una stima della qualità senza dover decodificare la sequenza video. Questo approccio assume che siano già disponibili stime accurate di alcune quantità.
In [6] si introduce un modello che tiene conto di vari fattori che influiscono sulla qualità video, come bit-rate, frame-rate, rapporto tra macroblocchi INTRA/INTER, packet loss rate, burst loss. Il modello si basa sulle Reti Neurali Artificiali (ANN), usate per creare un mapping non lineare tra misure oggettive e soggettive di qualità video. La complessità della tecnica è accresciuta dal fatto di doversi affidare a dei test soggettivi.
Un lavoro specifico sul video streaming è [7], che si limita tuttavia al caso di un formato video proprietario. Si sviluppano delle tecniche per estrarre le informazioni sulla qualità del video dai pacchetti osservati, considerando il payload ai livelli network, transport e application. Gli impairments considerati come aventi influsso sulla qualità video sono quelli legati al rate adaptation e alla gestione del playout buffer.
Un altro lavoro che si limita a sequenze MPEG-2 è [8], in cui si utilizzano metodi NR per valutare l’impatto del packet loss sulla qualità. I metodi utilizzati servono a stimare il MSE dovuto al packet loss e sono: FullParse, QuickParse, NoParse.
Come si può notare da questa breve rassegna, i metodi elencati si distinguono principalmente in base a numero e tipo di parametri considerati, e al campo di applicabilità.
Riferimenti
[1] RFC 4445: A Proposed Media Delivery Index, http://www.rfc-archive.org/getrfc.php?rfc=4445
[2] J. Okamoto, T. Hayashi, A. Takahashi, and T. Kurita, “An objective quality assessment method for arbitrary video streams”, Proc. PCS2004, Dec. 2004
[3] O. Verscheure, P. Frossard, , M. Hamdi, User-Oriented QoS Analysis in MPEG-2 Video Delivery, RealTimeImg(8 ), No. 5, October 1999, pp. 305-314
[4] M. Fumagalli R. Lancini S. Tubaro, Video Quality Assessment from the Perspective of a Network Service Provider, IEEE 8th Workshop onMultimedia Signal Processing, 2006
[5] S. Tao, J. Apostolopoulos, R. Guérin, Real-Time Monitoring of Video Quality in IP Networks, NOSSDAV’05, June 13–14, 2005, Stevenson, Washington, USA
[6] S. Mohamed, G. Rubino, H. Afifi, F. Cervantes, Real-Time Video Quality Assessment in Packet Networks: A Neural Network Model,
[7] A. Reibman, S. Sen, J. Van der Merwe, Video Quality Estimation for Internet Streaming, WWW 2005, May 10.14, 2005, Chiba, Japan.
[8] A. R. Reibman, V. Vaishampayan, and Y. Sermadevi. Quality monitoring of video over a packet network, IEEE Trans. Multimedia, April 2004
[9] Stefan Winkler, Digital Video Quality, John Wiley & Sons, 2005
[10] S. A. Mohamed, Evaluation automatique de la qualité des flux multimédias en temps reel: une approche par réseaux de neurones, http://www.irisa.fr/armor/lesmembres/Mohamed/Thesis/node10.html
[11] ITU-T Rec. J.144, Objective Perceptual Video Quality Measurement Techniques for Digital Cable Television in the Presence of a Full Reference, May 2004
[12] ITU-T Rec. J.148: Requirements for an objective perceptual multimedia quality model, May 2003
Antonio Mancosu