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Quality and Usability LabSubjective assessment and instrumental prediction of mobile online gaming on the basis of perceptual dimensions

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Subjective assessment and instrumental prediction of mobile online gaming on the basis of perceptual dimensions

Motivation

Die Bestimmung der subjektiv empfundenen Qualität des Nutzers (Quality of Experience) von reinem Audio- und Video-Material unterscheidet sich in vielfacher Weise von der Qualitätsbestimmung von Computerspielen. Letztere weisen durch ihren interaktiven Charakter eine Vielzahl an Einflussfaktoren auf. Nicht nur Faktoren komplexer und innovativer Spielsysteme haben einen Einfluss auf die QoE, sondern auch der Spieler selbst. Ein Qualitätsurteil, das sich durch den Vergleich von erwarteter und wahrgenommener Beschaffenheit einer Einheit ergibt, hängt stark von den Vorlieben, Erwartungen und Fähigkeiten des Spielers ab.

Auf dieses noch junge Forschungsgebiet lassen sich nicht ohne Weiteres standardisierte Methoden zur Bestimmung der QoE anwenden. Dies wird bereits dadurch ersichtlich, dass in aufgabenorientierten Mensch-Computer-Interaktionen das Ziel mit minimaler Anstrengung erreicht werden soll. In einem Spiel übt der Spieler jedoch Aufwand aus, um das Ergebnis zu beeinflussen und fühlt sich dadurch emotional verbunden. Neue Konzepte wie Immersion und Flow, einem Zustand des Glücksempfindens während des Gleichgewichts von Fähigkeiten und Herausforderungen, treten somit in Erscheinung.

Eine Analyse des Spielemarktes zeigt, dass der Anteil von mobilen digitalen Spielen (Mobile Games) in den vergangen Jahren stark gestiegen ist. Mobile Games sind in jenem Sinne besonders, da mobile Geräte wie Smartphones oder Tablets nicht ursprünglich für Spiele entwickelt wurden und diese somit nicht optimal daran adaptiert sind. Dies gilt auch für das neuartige Konzept des Cloud Gamings, bei dem das gesamte Spiele auf einem Server ausgeführt und lediglich das Video- und Audio-Material zum Endnutzer übertragen wird.

 

Ziel des Projekts

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Methoden zur Bestimmung der QoE von Mobile Games zu entwickeln. Zudem soll basierend auf einer Datenbank mit subjektiven Qualitätsurteilen ein Modell, ähnlich dem bekannten E-Modell, zur Vorhersage der QoE entworfen werden. Folgende konkrete Schritte sind hierzu geplant:

  • Einrichtung und Modifikation einer Testumgebung zur Durchführung von Experimenten mit einem Cloud-Gaming-System für Mobile Games
  • Entwicklung einer Klassifizierung von Spielen zur Auswahl von repräsentativen Spielen und zur Identifizierung von System- und Nutzerfaktoren
  • Erstellung eines Fragebogens, der einen großen Raum relevanter Qualitätsdimensionen abdeckt
  • Identifizierung von qualitätsrelevanten Wahrnehmungsdimensionen und Analyse ihres Einflusses auf die Gesamtqualität
  • Die Analyse der Performance von aktuellen objektiven Metriken, die für unterschiedliche Inhalte und Dienste im Bereich vom Mobile Gaming vorgeschlagen wurden
  • Erstellung eines QoE-Modells basierend auf den Eigenschaften des Spiels, des Systems und des Netzwerks sowie Benutzer- und Kontextfaktoren

 

 

Zeitraum: 
01/2016 - 06/2019
T-labs Teammitglieder:
Steven Schmidt
Finanziert von:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektnummer:
MO 1038/21-1

Publikationsverzeichnis

An Evaluation of Video Quality Assessment Metrics for Passive Gaming Video Streaming
Zitatschlüssel barman2018c
Autor Barman, Nabajeet and Schmidt, Steven and Zadtootaghaj, Saman and Martini, Maria G. and Möller, Sebastian
Buchtitel Proceedings of the 23rd Packet Video Workshop
Seiten 1–6
Jahr 2018
ISBN 978-1-4503-5773-9
DOI 10.1145/3210424.3210434
Ort Amsterdam, Netherlands
Adresse New York, NY, USA
Monat jun
Notiz electronic
Verlag ACM
Serie PV '18
Wie herausgegeben full
Zusammenfassung Video Quality assessment is imperative to estimate and hence manage the Quality of Experience (QoE) in video streaming applications to the end-user. Recent years have seen a tremendous advancement in the field of objective video quality assessment (VQA) metrics, with the development of models that can predict the quality of the videos streamed over the Internet. However, no work so far has attempted to study the performance of such quality assessment metrics on gaming videos, which are artificial and synthetic and have different streaming requirements than traditionally streamed videos. Towards this end, we present in this paper a study of the performance of objective quality assessment metrics for gaming videos considering passive streaming applications. Objective quality assessment considering eight widely used VQA metrics is performed on a dataset of 24 reference videos and 576 compressed sequences obtained by encoding them at 24 different resolution-bitrate pairs. We present an evaluation of the performance behavior of the VQA metrics. Our results indicate that VMAF predicts subjective video quality ratings the best, while NIQE turns out to be a promising alternative as a no-reference metric in some scenarios.
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